多模态模型 生成与理解 推理框架 模型优化
摘要

当前多模态模型研究面临一个关键挑战:增强生成能力往往会损害理解能力,反之亦然。本文分析了这一权衡关系,并识别出生成与理解之间潜在冲突可能是其主要原因。为解决此问题,我们提出了Reason-Reflect-Refine(R3)框架。该创新算法将单步生成任务重构为“生成-理解-再生成”的多步过程。通过在生成过程中显式利用模型的理解能力,成功缓解了优化困境,实现了更强的生成结果和与生成过程相关的理解能力提升。这为设计下一代统一的多模态模型提供了有价值的见解。代码可在https://github.com/sen-ye/R3获取。

AI 推荐理由

论文聚焦于模型的理解与生成之间的优化矛盾,提出基于推理的多步骤框架,直接关联推理能力提升。

研究机构
State Key Laboratory of Artificial Intelligence, Peking University Center for Data Science, Peking University Center for Machine Learning Research, Peking University
论文信息
作者 Sen Ye, Mengde Xu, Shuyang Gu, Di He, Liwei Wang et al.
发布日期 2026-02-17
arXiv ID 2602.15772
相关性评分 9/10 (高度相关)