Понимание против генерации: навигация по дилемме оптимизации в мультимодальных моделях
Understanding vs. Generation: Navigating Optimization Dilemma in Multimodal Models
February 17, 2026
Авторы: Sen Ye, Mengde Xu, Shuyang Gu, Di He, Liwei Wang, Han Hu
cs.AI
Аннотация
Современные исследования мультимодальных моделей сталкиваются с ключевой проблемой: улучшение генеративных возможностей часто достигается за счёт снижения способности к пониманию, и наоборот. Мы проанализировали этот компромисс и выявили, что основной причиной, вероятно, является потенциальный конфликт между генерацией и пониманием, создающий конкурентную динамику внутри модели. Для решения этой проблемы мы предлагаем фреймворк Reason-Reflect-Refine (R3). Этот инновационный алгоритм преобразует задачу одношаговой генерации в многошаговый процесс "сгенерировать-понять-перегенерировать". Явно задействуя способность модели к пониманию в процессе генерации, мы успешно смягчаем дилемму оптимизации, достигая более качественных результатов генерации и улучшая способность к пониманию, связанную с процессом генерации. Это даёт ценные insights для проектирования унифицированных мультимодальных моделей следующего поколения. Код доступен по адресу 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.