A Survey of Mathematical Reasoning in the Era of Multimodal Large Language Model: Benchmark, Method & Challenges

数学推理是人类认知的核心方面，在许多领域都至关重要，从教育问题解决到科学进步。随着通用人工智能（AGI）的发展，将大型语言模型（LLMs）与数学推理任务相结合变得越来越重要。本综述首次全面分析了多模态大型语言模型（MLLMs）时代的数学推理。我们回顾了自2021年以来发表的200多项研究，重点考察了数学-LLMs领域的最新进展，特别是多模态环境下的发展。我们将该领域分为三个维度：基准、方法和挑战。特别地，我们探讨了多模态数学推理流程，以及（M）LLMs的作用及其相关方法。最后，我们确定了五个主要挑战，这些挑战阻碍了在这一领域实现AGI，并为增强多模态推理能力提供了未来发展的方向。本综述为研究社区提供了一个关键资源，以提升LLMs处理复杂多模态推理任务的能力。

该论文试图解决如何在多模态大语言模型（MLLMs）中有效集成数学推理能力的问题，这是实现人工通用智能（AGI）的关键挑战之一。这是一个相对新的问题，随着多模态技术的发展而变得日益重要。

论文的关键思路是全面分析和评估多模态数学推理在大型语言模型中的现状，通过回顾200多项自2021年以来的研究，从基准测试、方法论和挑战三个维度对这一领域进行分类和讨论。特别关注多模态数学推理管道及其方法论，并提出五个主要挑战来指导未来的研究方向。

论文不仅系统地总结了多模态数学推理领域的最新进展，还详细探讨了多模态推理管道的设计与实现。此外，论文强调了数据集的重要性，提出了多个现有基准测试的局限性，并建议开发更复杂、更全面的数据集。论文没有提及具体的实验设计或开源代码，但指出了许多值得进一步研究的方向，如改进模型的泛化能力、增强解释性和鲁棒性等。

近期在这个领域的一些相关研究包括： 1. "Multimodal Reasoning in Large Language Models" - 探讨了多模态信息如何增强语言模型的推理能力。 2. "Benchmarking Multimodal Mathematical Reasoning" - 提出了一系列新的基准测试，用于评估多模态数学推理模型的性能。 3. "Challenges in Multimodal Mathematical Reasoning" - 深入分析了当前多模态数学推理面临的挑战和解决方案。 4. "Enhancing Mathematical Reasoning with Visual and Textual Cues" - 研究了视觉和文本线索如何协同作用以提高数学推理能力。 5. "A Survey on Multimodal Learning for Machine Translation" - 虽然重点是机器翻译，但也涉及多模态学习的广泛应用，包括数学推理。