在人工智能领域，大型多模态模型（LMMs）的数学推理能力一直是研究的热点。近期，一项名为WE-MATH的研究基准测试为我们提供了洞察这些模型在解决视觉数学问题时的深层次原理。这项研究由北京邮电大学、腾讯微信团队、华中科技大学和北京理工大学的研究人员共同完成，他们精心设计了一系列评估标准，旨在探索LMMs是否能够实现类似人类的数学推理能力。
WE-MATH基准测试包含6500个视觉数学问题，这些问题被分为67个知识概念和5个知识层次。研究团队首先将复杂问题分解为子问题，并根据所需的知识概念进行评估。他们创新性地引入了四个维度的评估指标：知识不足（IK）、泛化不足（IG）、完全掌握（CM）和死记硬背（RM），以层次化地评估LMMs在推理过程中的内在问题。
研究结果显示，尽管一些封闭源的LMMs，如GPT-4o，展现出了卓越的性能，但大多数LMMs在解决多步骤问题时的表现明显不如单步骤问题。这表明问题的难度与涉及的知识概念数量呈正相关，而与LMMs的性能呈负相关。特别是在涉及细微的视觉测量（如角度和长度测量）的专业领域，大多数LMMs都面临挑战。
GPT-4o作为其中的佼佼者，其在不同视觉数学类别中的整体表现最佳，显示出在知识泛化阶段的领先地位。然而，其他LMMs则表现出明显的死记硬背倾向，它们能够正确解决涉及多个知识概念的复合问题，但在回答子问题时却失败了。这种现象引发了对当前LMMs是否真正具备数学推理能力的质疑。
为了解决这一问题，研究团队提出了一种启发式的知识概念增强（KCA）策略，通过从维基百科和教科书中构建67个知识概念的描述，为LMMs的推理过程提供必要的知识支持。实验结果表明，KCA策略显著减少了LMMs在知识不足（IK）问题上的错误，但对泛化不足（IG）的改善并不明显。这表明，尽管提供额外的知识可以帮助模型解决一些基本问题，但要实现真正的知识泛化，还需要对LMMs的推理能力进行更全面的提升。
这项研究的意义在于，它不仅揭示了LMMs在数学推理方面的潜力和局限，而且为未来的研究提供了新的方向。通过WE-MATH，研究人员可以更深入地理解LMMs在解决数学问题时的工作机制，并探索如何使这些模型更接近人类的推理方式。
然而，这项研究也存在一些局限性。首先，尽管WE-MATH提供了一个全面的评估框架，但它主要关注于视觉数学问题，可能无法完全覆盖所有类型的数学推理任务。其次，研究中提到的KCA策略虽然在一定程度上提高了模型的性能，但如何将这种策略扩展到更广泛的知识领域仍然是一个开放的问题。此外，研究中的评估指标虽然有助于识别模型的不足，但它们可能还需要进一步的细化和完善，以便更准确地反映模型的推理能力。
