Comprensión frente a Generación: Navegando el Dilema de Optimización en Modelos Multimodales
Understanding vs. Generation: Navigating Optimization Dilemma in Multimodal Models
February 17, 2026
Autores: Sen Ye, Mengde Xu, Shuyang Gu, Di He, Liwei Wang, Han Hu
cs.AI
Resumen
La investigación actual en modelos multimodales enfrenta un desafío clave: la mejora de las capacidades generativas a menudo se produce a expensas de la comprensión, y viceversa. Analizamos esta disyuntiva e identificamos que la causa principal podría ser el conflicto potencial entre generación y comprensión, lo que crea una dinámica competitiva dentro del modelo. Para abordarlo, proponemos el marco Razona-Reflexiona-Refina (R3). Este algoritmo innovador reformula la tarea de generación en un solo paso en un proceso multi-etapa de "generar-comprender-regenerar". Al aprovechar explícitamente la capacidad de comprensión del modelo durante la generación, mitigamos exitosamente el dilema de optimización, logrando resultados de generación más sólidos y una capacidad de comprensión mejorada relacionada con el proceso generativo. Esto ofrece perspectivas valiosas para diseñar la próxima generación de modelos multimodales unificados. El código está disponible en https://github.com/sen-ye/R3.
English
Current research in multimodal models faces a key challenge where enhancing generative capabilities often comes at the expense of understanding, and vice versa. We analyzed this trade-off and identify the primary cause might be the potential conflict between generation and understanding, which creates a competitive dynamic within the model. To address this, we propose the Reason-Reflect-Refine (R3) framework. This innovative algorithm re-frames the single-step generation task into a multi-step process of "generate-understand-regenerate". By explicitly leveraging the model's understanding capability during generation, we successfully mitigate the optimization dilemma, achieved stronger generation results and improved understanding ability which are related to the generation process. This offers valuable insights for designing next-generation unified multimodal models. Code is available at https://github.com/sen-ye/R3.