主要观点总结
这篇综述全面梳理了MCoT的理论框架、技术方法及应用前景，为多模态AI研究提供了系统性参考。文章介绍了从CoT到MCoT的范式演进，MCoT的技术实现及核心方法论，并详细阐述了MCoT在多种模态中的应用场景及未来研究方向。
关键观点总结
关键观点1: MCoT的理论框架和技术方法
文章全面梳理了MCoT的理论框架，介绍了其技术方法，包括针对不同模态的定制化技术策略，如图像模态、视频模态、3D模态、音频与语音模态、表格与图表模态的推理技术。
关键观点2: MCoT的应用前景
文章详细阐述了MCoT在多模态思维链中的应用前景，包括在机器人技术、自动驾驶、医疗诊断、多模态内容生成、教育与社会分析等领域的应用。
关键观点3: MCoT的核心方法论
文章介绍了MCoT的六大核心方法论，包括推理构建视角、结构化推理视角、信息增强视角、目标粒度视角、多模态中间步骤和测试时扩展视角，这些支柱构成了MCoT的学术框架。
关键观点4: MCoT面临的挑战
文章指出了MCoT推进过程中所面临的挑战，如计算可持续性、错误传播、伦理与安全问题和通用性扩展等。
关键观点5: MCoT的推荐价值
作者对MCoT的学术贡献和推荐价值进行了总结，并提供了相关资源库的链接，便于读者进一步探索和学习。
文章预览
本文 约3000字 ，建议阅读 6 分钟 这篇综述全面梳理了 MCoT 的理论框架、技术方法及应用前景。 随着人工智能（AI）向通用智能（AGI）迈进，单一模态的链式思维（Chain-of-Thought，CoT）已难以应对现实世界中多源异构数据的复杂推理需求。 这篇综述全面梳理了 MCoT 的理论框架、技术方法及应用前景 ，为多模态 AI 研究提供了系统性参考。 论文标题： Multimodal Chain-of-Thought Reasoning: A Comprehensive Survey 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2503.12605 项目链接： https://github.com/yaotingwangofficial/Awesome-MCoT 1、从 CoT 到 MCoT：多模态推理的范式演进 传统 CoT 通过生成文本化的中间推理步骤显著提升了大语言模型（LLM）在逻辑任务中的表现，但其局限于单一文本模态，难以处理图像、视频、音频等多模态输入。 MCoT 则突破这一限制，支持多模态数据的自由组合与协同推理。例如
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