論文の概要: Deconstructing Multimodal Mathematical Reasoning: Towards a Unified Perception-Alignment-Reasoning Paradigm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08291v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 12:11:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:15.906895
• Title: Deconstructing Multimodal Mathematical Reasoning: Towards a Unified Perception-Alignment-Reasoning Paradigm
• Title（参考訳）: マルチモーダルな数学的推論のデコンストラクタ--統一認識-アライメント-推論パラダイムを目指して
• Authors: Tianyu Yang, Sihong Wu, Yilun Zhao, Zhenwen Liang, Lisen Dai, Chen Zhao, Minhao Cheng, Arman Cohan, Xiangliang Zhang,
• Abstract要約: MMR(Multimodal Mathematical Reasoning)は、テキストと視覚の両方のモダリティを含む数学的問題を解く能力に注目が集まっている。 現在のモデルは、実世界の視覚数学のタスクにおいて大きな課題に直面している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.57296908195654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal Mathematical Reasoning (MMR) has recently attracted increasing attention for its capability to solve mathematical problems that involve both textual and visual modalities. However, current models still face significant challenges in real-world visual math tasks. They often misinterpret diagrams, fail to align mathematical symbols with visual evidence, and produce inconsistent reasoning steps. Moreover, existing evaluations mainly focus on checking final answers rather than verifying the correctness or executability of each intermediate step. To address these limitations, a growing body of recent research addresses these issues by integrating structured perception, explicit alignment, and verifiable reasoning within unified frameworks. To establish a clear roadmap for understanding and comparing different MMR approaches, we systematically study them around four fundamental questions: (1) What to extract from multimodal inputs, (2) How to represent and align textual and visual information, (3) How to perform the reasoning, and (4) How to evaluate the correctness of the overall reasoning process. Finally, we discuss open challenges and offer perspectives on promising directions for future research.
• Abstract（参考訳）: MMR(Multimodal Mathematical Reasoning)は、最近、テキストと視覚の両方のモダリティを含む数学的問題を解く能力に注目が集まっている。 しかし、現在のモデルは、実世界の視覚数学のタスクにおいて大きな課題に直面している。 彼らはしばしば図式を誤解し、数学的記号を視覚的証拠と整合させることに失敗し、矛盾する推論ステップを生み出した。 さらに、既存の評価は、各中間ステップの正確性や実行可能性を検証するよりも、最終回答の確認に重点を置いている。 これらの制限に対処するため、近年の研究では、構造化された認識、明示的なアライメント、検証可能な推論を統合フレームワークに組み込むことによって、これらの問題に対処している。 異なるMMRアプローチの理解と比較のための明確なロードマップを確立するために,(1)マルチモーダル入力からの抽出方法,(2)テキストおよび視覚情報の表現と調整方法,(3)推論の実施方法,(4)全体的推論プロセスの正しさを評価する方法,の4つの基本的質問を体系的に検討した。 最後に,オープンな課題について議論し,将来的な研究の方向性について展望する。

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