Multimodal Continuous Reasoning via Asymmetric Mutual Variational Learning

• 类型：arxiv
• 标识：2607.00461
• 链接：https://arxiv.org/abs/2607.00461
• 主分类：multimodal
• 形态：method
• 被引：1
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：1
• OpenAlex被引：0
• 影响力被引：0
• TLDR：AMVL is instantiate in a latent-integrated MLLM and it consistently outperforms strong discrete and latent-reasoning baselines, improving the average score on the complex BLINK benchmark by +10.83 and achieving gains of up to +32.00 on individual reasoning tasks, with analyses confirming improved latent-space stability.
• OpenAlex ID：W7167126791
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2607.00461
• DOI：10.48550/arxiv.2607.00461
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://doi.org/10.48550/arxiv.2607.00461
• OpenAlex更新：2026-07-19
• 副分类：llm-infra
• 待LLM分类：否
• 标题中文：基于非对称互变分学习的多模态连续推理
• TLDR中文：AMVL 在潜空间集成的 MLLM 中实例化，持续优于多种强离散和潜空间推理基线，在复杂 BLINK 基准上平均得分提升 +10.83，单个推理任务最高提升 +32.00，分析也确认了潜空间稳定性的改善。
• 来源文件：
• /inbox/tom/_candidates/2026-07-02-agent-rag-longcontext-candidates.json
• [S2 enrich]
• [OpenAlex backfill]