Multimodal In-Context Learning with Explicit Rule Induction

📄 arXiv: 2610.41754v1 📥 PDF

作者: Yuquan Li, Xinyang Jiang, Yuhao Xue, Cairong Zhao

分类: cs.AI

发布日期: 2026-10-30

💡 一句话要点

提出ERIM框架以解决多模态上下文学习中的规则推导问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 上下文学习 规则推导 显式监督 强化学习 模型微调 可解释性

📋 核心要点

  1. 现有的多模态上下文学习方法主要关注输入输出映射，忽视了规则推导的重要性，导致性能和可解释性不足。
  2. 本文提出ERIM框架，通过显式推导示例中的潜在规则来增强多模态上下文学习的能力，结合多模态大语言模型的推理能力。
  3. 实验结果显示，ERIM在多种设置下均表现出一致的性能提升，正确的规则推导显著增强了模型的稳定性和效果。

📝 摘要（中文）

多模态上下文学习（MICL）中的一个核心挑战是任务在没有上下文时定义不明确，需要从示例中揭示潜在规则。现有方法主要将MICL视为直接的输入输出映射，忽视了显式推导和推理规则的重要性，从而限制了性能和可解释性。本文提出了ERIM（显式规则推导的多模态上下文学习），这是一个统一框架，通过显式推导示例样本的潜在规则来增强MICL。ERIM利用多模态大语言模型（MLLM）的推理能力，构建以规则为中心的MICL数据集，引入显式监督进行规则推导，并通过结合混合冷启动监督微调与强化学习的两阶段训练策略对MLLM进行微调。大量实验表明，在多种MICL设置中性能一致提升，正确推导潜在规则直接导致更强大且稳定的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态上下文学习中任务定义不明确的问题，现有方法未能有效推导和利用示例中的潜在规则，导致性能受限。

核心思路：ERIM框架通过显式推导示例中的潜在规则，利用多模态大语言模型的推理能力，构建以规则为中心的学习数据集，从而提升模型的性能和可解释性。

技术框架：ERIM的整体架构包括数据集构建、规则推导的显式监督和模型的微调。首先构建规则中心的数据集，然后引入显式监督进行规则推导，最后通过两阶段训练策略对模型进行微调。

关键创新：ERIM的主要创新在于显式规则推导的引入，与现有方法相比，ERIM不仅关注输入输出映射，还强调了规则的推导和推理，从而提升了模型的性能和可解释性。

关键设计：在模型微调过程中，采用混合冷启动监督微调与强化学习的两阶段策略，确保模型能够有效学习规则推导。此外，损失函数设计上也考虑了规则推导的准确性，以优化模型的学习效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ERIM在多种多模态上下文学习设置中均实现了显著的性能提升，尤其是在规则推导的准确性上，模型的稳定性和效果均有明显改善。具体性能数据和对比基线未在摘要中提供，待进一步查阅原文。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化决策系统和教育技术等。通过显式规则推导，ERIM能够提升多模态学习系统的性能和可解释性，帮助用户更好地理解模型决策过程，未来可能在各类需要规则推导的智能应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

A central challenge in multimodal in-context learning (MICL) arises from tasks that are ill-defined without context and require uncovering the underlying rules from demonstrations. Existing methods predominantly treat MICL as direct input-output mapping, overlooking the importance of explicitly inducing and reasoning over such rules, limiting both performance and interpretability. We propose ERIM, Explicit Rule-Induction for Multimodal In-Context Learning, a unified framework that enhances MICL by explicitly inducing the latent rules governing demonstration samples. Leveraging the reasoning ability of multi-modal large language model (MLLM), ERIM constructs rule-centric MICL datasets, introduces explicit supervision for rule induction, and fine-tunes MLLM to perform explicit rule-induction via a two-stage training strategy that combines mixed cold-start supervised fine-tuning with reinforcement learning. Extensive experiments show consistent performance improvements across diverse MICL settings and demonstrate that correctly inducing underlying rules directly leads to stronger and more stable performance.