CFMS：一种用于增强表格推理的由粗到细多模态合成框架

表格数据推理对问答和事实验证至关重要，需同时理解自由文本与半结构化表格。针对现有思维链方法缺乏整体视觉感知、纯符号方法受限的问题，本文提出由粗到细多模态合成框架（CFMS）。该两阶段范式将高层视觉感知与细粒度符号推理分层解耦：粗略阶段利用多模态大模型合成多视角知识元组作为动态推理地图；精细阶段则由符号引擎执行针对性迭代操作。实验表明，CFMS 在 WikiTQ 和 TabFact 基准上表现优异，尤其在处理大表格及小模型实例化时展现出强大的鲁棒性与泛化能力。