多模态生成式模糊系统：模糊推理引导的大模型交互式问答框架
文章背景与核心概要
多模态问答（MQA）旨在让模型能够理解并处理跨模态信息，但现有的框架在面对模态分布差异、跨领域知识需求以及推理深度不足等问题时，往往表现出局限性。传统的深度学习方法在处理不确定性时缺乏可解释性，且难以在复杂的语义匹配中保持逻辑连贯。
本文提出的“多模态生成式模糊系统（MMGFS）”通过将传统的模糊系统（FS）逻辑与现代大模型（LM）相结合，构建了一种全新的架构。该系统引入了“多模态协同反刍（Multimodal Collaborative Rumination）”机制来对齐异构特征，并利用模糊规则进行多跳推理，从而显著提升了模型在处理复杂任务时的准确性、一致性与泛化能力。
多模态生成式模糊系统：模糊推理引导的大模型交互式问答框架
arXiv ID: 2608.14584
学科: 计算与语言 (cs.CL); 人工智能 (cs.AI)
作者: Hailong Yang, Jianqi Wang, Guanjin Wang, Zhaohong Deng
日期: 2026年6月17日
arXiv ID: 2608.14584
Subjects: Computation and Language (cs.CL); Artificial Intelligence (cs.AI)
Authors: Hailong Yang, Jianqi Wang, Guanjin Wang, Zhaohong Deng
Date: June 17, 2026
摘要
多模态生成式模糊系统（MMGFS）是一种旨在增强多模态问答（MQA）能力的新型架构。通过将传统的模糊系统（FS）逻辑与现代大模型（LM）相结合，MMGFS 解决了当前 MQA 框架中的三个根本性挑战： 1. 模态偏差： 不同模态间特征分布的差异。 2. 不确定性： 跨领域知识需求的复杂性。 3. 推理深度： 当前浅层语义匹配方法在可解释性和深度上的缺失。
MMGFS 利用“多模态协同反刍”机制来对齐特征，并采用具有多跳推理功能的模糊规则来促进分层推理。在开放域（MultimodalQA, WebQA）和特定领域（BioMol-VQA, EHRxQA）数据集上的实验结果证实，MMGFS 在准确性、一致性和泛化能力方面均表现卓越。
Summary
The Multi-Modal Generative Fuzzy System (MMGFS) is a novel architecture designed to enhance Multimodal Question Answering (MQA). By integrating traditional fuzzy system (FS) logic with modern Large Models (LMs), MMGFS addresses three fundamental challenges in current MQA frameworks: 1. Modality Bias: Discrepancies in feature distributions across modalities. 2. Uncertainty: The complexity of cross-domain knowledge requirements. 3. Reasoning Depth: The lack of interpretability and depth in current shallow semantic matching methods.
MMGFS utilizes a "multimodal collaborative rumination" mechanism to align features and employs fuzzy rules with multi-hop inference to facilitate hierarchical reasoning. Experimental results across open-domain (MultimodalQA, WebQA) and domain-specific (BioMol-VQA, EHRxQA) datasets confirm that MMGFS achieves superior accuracy, consistency, and generalization.
核心贡献
- 缓解模态偏差： 实现了协同反刍机制，以协调来自文本、图像和语音的异构信息。
- 增强推理能力： 引入模糊规则和多跳推理以支持跨领域知识融合，显著改善了不确定性建模和语义深度。
- 性能验证： 在多个基准测试中证明了其持续优于现有的最先进方法。
Key Contributions
- Modality Bias Mitigation: Implements a collaborative rumination mechanism to harmonize heterogeneous information from text, images, and speech.
- Enhanced Reasoning: Introduces fuzzy rules and multi-hop inference to support cross-domain knowledge fusion, significantly improving uncertainty modeling and semantic depth.
- Proven Performance: Demonstrates consistent outperformance of existing state-of-the-art methods across diverse benchmarks.
元数据与访问
| 字段 | 详情 |
|---|---|
| 备注 | 13 页，8 张图表 |
| DOI | 10.48550/arXiv.2608.14584 |
| 许可 | CC BY 4.0 |
Metadata & Access
Field Details Comments 13 pages, 8 figures DOI 10.48550/arXiv.2608.14584 License CC BY 4.0
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