Cantor
Cantor是一个多模态链式思维(CoT)框架，它通过感知决策架构，将视觉上下文获取与逻辑推理相结合，解决复杂的视觉推理任务。Cantor首先作为一个决策生成器，整合视觉输入来分析图像和问题，确保与实际情境更紧密的对齐。此外，Cantor利用大型语言模型(MLLMs)的高级认知功能，作为多面专家，推导出更高层次的信息，增强CoT生成过程。Cantor在两个复杂的视觉推理数据集上进行了广泛的实验，证明了所提出框架的有效性，无需微调或真实理由，就显著提高了多模态CoT性能。
产品详情
创新的多模态链式思维框架，提升视觉推理能力
主要功能
使用教程
使用示例
教育工作者使用Cantor分析科学问题，提高教学内容的准确性
研究人员利用Cantor的多模态CoT框架，解决视觉推理领域的难题
学生通过Cantor学习如何整合视觉信息和逻辑推理，提高解决问题的能力
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