Begrip versus Generatie: Het Navigeren door Optimalisatiedilemma's in Multimodale Modellen
Understanding vs. Generation: Navigating Optimization Dilemma in Multimodal Models
February 17, 2026
Auteurs: Sen Ye, Mengde Xu, Shuyang Gu, Di He, Liwei Wang, Han Hu
cs.AI
Samenvatting
Huidig onderzoek naar multimodale modellen wordt geconfronteerd met een fundamentele uitdaging: het verbeteren van generatieve capaciteiten gaat vaak ten koste van het begripsvermogen, en omgekeerd. Wij analyseerden deze wisselwerking en identificeren dat de voornaamste oorzaak wellicht het potentiële conflict tussen generatie en begrip is, wat een competitieve dynamiek binnen het model creëert. Om dit aan te pakken, stellen we het Reason-Reflect-Refine (R3) raamwerk voor. Dit innovatieve algoritme herformuleert de taak van eenstapsgeneratie naar een meerstapsproces van "genereren-begrijpen-hergenereren". Door het begripsvermogen van het model expliciet te benutten tijdens de generatie, verzachten we het optimalisatiedilemma succesvol, wat resulteert in sterkere generatieresultaten en een verbeterd begripsvermogen dat gerelateerd is aan het generatieproces. Dit biedt waardevolle inzichten voor het ontwerpen van next-generation, verenigde multimodale modellen. Code is beschikbaar op 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.