Seventy3

【第305期】(中文)VLM-R1: 稳定通用视觉语言模型


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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 Model

Summary

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)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

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Seventy3By 任雨山