다중 모달 추론 능력은 기계가 다이어그램에 내장된 수학 문제 해결, 사진에서의 표지판 해석, 과학적 차트 해석 등의 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다. 시각적 정보와 언어적 정보를 통합함으로써 이러한 시스템은 보다 인간의 사고 과정에 가깝게 모델링되어 시각적 해석과 논리적 진행이 필요한 작업에 적합해집니다. 이 AI 논문은 VLM-R³라는 다중 모달 프레임워크를 소개합니다. VLM-R³는 시각 및 언어 정보를 통합하여 영역 인식, 추론 및 정제를 위한 기계 학습 방법을 제시합니다. 이 프레임워크는 시각적 정보와 언어적 정보 사이의 상호작용을 강조하여 시각-언어 작업에서의 성능을 향상시킵니다.

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