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Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法方向,让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是:VLM-R1: A Stable and Generalizable R1-style Large Vision-Language ModelSummary
这篇研究介绍了 VLM-R1,一个专门用于通过强化学习提升大型视觉-语言模型 (VLM) 性能的框架。文章探讨了 R1 风格的强化学习在两种视觉理解任务上的应用:指代表达理解 (REC) 和 开放词汇目标检测 (OVD)。研究表明,与传统的监督微调相比,强化学习显著提高了模型的 泛化能力,尤其是在需要复杂推理的域外场景中。此外,该研究还深入分析了 奖励设计的重要性,特别是如何通过调整奖励函数来解决奖励作弊问题,并强调了训练数据质量对模型性能和推理能力的影响。
原文链接:https://arxiv.org/abs/2504.07615
Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法方向,让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是:VLM-R1: A Stable and Generalizable R1-style Large Vision-Language ModelSummary
这篇研究介绍了 VLM-R1,一个专门用于通过强化学习提升大型视觉-语言模型 (VLM) 性能的框架。文章探讨了 R1 风格的强化学习在两种视觉理解任务上的应用:指代表达理解 (REC) 和 开放词汇目标检测 (OVD)。研究表明,与传统的监督微调相比,强化学习显著提高了模型的 泛化能力,尤其是在需要复杂推理的域外场景中。此外,该研究还深入分析了 奖励设计的重要性,特别是如何通过调整奖励函数来解决奖励作弊问题,并强调了训练数据质量对模型性能和推理能力的影响。
原文链接:https://arxiv.org/abs/2504.07615