कैंटर एक बहु-विधा श्रृंखलाबद्ध चिंतन (CoT) ढाँचा है जो संवेदी निर्णय वास्तुकला के माध्यम से दृश्य संदर्भ अधिग्रहण और तार्किक अनुमान को जोड़ता है, जटिल दृश्य तर्क कार्यों को हल करता है। कैंटर पहले एक निर्णय जनरेटर के रूप में कार्य करता है, छवियों और प्रश्नों का विश्लेषण करने के लिए दृश्य इनपुट को एकीकृत करता है, वास्तविक संदर्भ के साथ अधिक घनिष्ठ संरेखण सुनिश्चित करता है। इसके अतिरिक्त, कैंटर बड़े भाषा मॉडल (MLLMs) के उन्नत संज्ञानात्मक कार्यों का उपयोग करता है, एक बहुआयामी विशेषज्ञ के रूप में, उच्च स्तर की जानकारी प्राप्त करता है, CoT पीढ़ी प्रक्रिया को बढ़ाता है। कैंटर ने दो जटिल दृश्य तर्क डेटासेट पर व्यापक प्रयोग किए हैं, जिससे प्रस्तावित ढाँचे की प्रभावशीलता सिद्ध होती है, बिना किसी माइक्रो-ट्यूनिंग या वास्तविक कारण के, बहु-विधा CoT प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार हुआ है।