近年来，多模态思维链推理（Multi-modal Chain-of-Thought，MCoT）引起了广泛关注，它要求模型能够结合文本和视觉信息进行逐步推理。然而，目前的MCoT基准仍然面临一些挑战，如缺乏视觉模态推理、单步视觉模态推理以及领域缺失等，这些问题阻碍了MCoT的发展。
为了解决这些问题，研究人员提出了一种名为M$^3$CoT的新型基准，旨在推动多领域、多步骤和多模态的思维链推理。M$^3$CoT通过引入视觉模态推理、多步骤推理和多领域数据，为MCoT的发展提供了新的机遇。
M$^3$CoT具有以下几个特点和优势：
- 多领域：M$^3$CoT涵盖了多个领域，包括但不限于科学、数学、常识等，这有助于模型在不同领域之间进行知识迁移和推理。
- 多步骤：M$^3$CoT要求模型进行多步骤推理，即在解决问题的过程中，需要进行多个推理步骤，而不是仅仅依赖单一的推理结果。
- 多模态：M$^3$CoT结合了文本和视觉信息，要求模型能够理解和利用不同模态的信息进行推理。
通过引入这些特点，M$^3$CoT为MCoT的发展提供了新的机遇，有望推动模型在多领域、多步骤和多模态推理方面的能力提升。
为了评估M$^3$CoT的性能，研究人员进行了广泛的实验，涉及多种MCoT方法和视觉大语言模型（VLLMs）。然而，实验结果显示，目前的VLLMs在M$^3$CoT上的表现仍然不尽如人意，与人类性能存在较大差距。
这表明，尽管VLLMs在之前的MCoT基准上取得了较好的结果，但在面对更复杂的多领域、多步骤和多模态推理任务时，仍然存在较大的挑战。
尽管M$^3$CoT面临一些挑战，但它为MCoT的发展提供了新的机遇和方向。未来，研究人员可以从以下几个方面进行探索：
- 模型改进：通过改进模型架构和算法，提高模型在多领域、多步骤和多模态推理方面的能力。
- 数据增强：通过增加多领域、多步骤和多模态的数据，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
- 知识融合：探索如何更好地融合不同领域、不同模态的知识，提高模型的推理能力。
