Vision-R1：第一个多模态视频Reasoning方法+模型，7B小模型逆袭GPT-4o!

文章预览

以下 文 章来源于微信公众号：集智书童 作者：小书童 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MOMbVhaQnZfQ8r7flTiKsg 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系 后 台作删文处理 导读 大模型对定位等细粒度视觉任务存在不足，而Vision-R1引入视觉奖励引导与动态规则细化机制，重塑训练范式，无需昂贵微调，使7B模型在定位与问答任务上超越10倍规模大模型，性能提升达50%。 论文链接： https://arxiv.org/abs/2503.06749 代码链接： https://github.com/Osilly/Vision-R1 大型视觉-语言模型（LVLMs）通常遵循两阶段训练范式——预训练和监督微调。最近，从语言领域衍生出的偏好优化已成为一种有效的后训练强化策略，用于提升LVLMs的能力。然而，构建高质量的标注偏好数据以及开发能够模拟这些偏好的鲁棒奖励模型既昂贵又具有挑战性。受此启发，作者提出了Vision-R1，这是一种新颖的视觉 ………………………………