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Cantor是一个创新的多模态链式思维框架，提升视觉推理能力，适用于教育和研究领域的专业人士，能够帮助他们解决复杂的视觉推理任务，提高研究和教学质量。
Cantor官网链接地址：https://ggg0919.github.io/cantor/
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Cantor 介绍
Cantor是一个多模态链式思维(CoT)框架，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。它利用大型语言模型(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用户群体
Cantor的目标受众是教育和研究领域的专业人士，特别是那些需要解决复杂视觉推理任务的研究人员和教育工作者。它可以帮助他们更有效地分析图像和问题，生成更准确的决策和答案，从而提高研究和教学质量。
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
Cantor的核心功能
- 感知决策架构，有效整合视觉上下文和逻辑推理
- 决策生成阶段，考虑并部署问题
- 执行模块化阶段，调用各种专家模块并提供补充信息
- 执行综合阶段，汇总补充信息，通过合理详细的思考生成最终答案
- 在ScienceQA数据集上，使用GPT-3.5作为基础LLM，Cantor实现了82.39%的准确率，比CoT提示的GPT-3.5提高了4.08%
- 在MathVista数据集上，Cantor在几乎所有类型的问题上都大大超过了基线，显示了正确的决策和模块专家可以激发其精细、深入的视觉理解和组合推理能力
- Cantor在多模态领域取得进展，基于GPT-3.5的Cantor在各种问题上显著超过了基线，甚至超过了知名的MLLMs，如SPHINX和LLaVA-1.5
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