本文提出了一种名为多模态思维可视化 (MVoT) 的新颖推理框架，通过让多模态大型语言模型生成推理过程的图像可视化，使其能够进行视觉推理，从而在复杂空间推理任务中超越传统方法，展现出更强的鲁棒性和可解释性，并引入了Token差异损失来提高图像质量，其核心突破在于让模型在推理过程中像人一样同时使用视觉和语言信息进行思考。
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专栏名称: 爱可可-爱生活
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