文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”“先推理、再作答”，语言大模型的Thinking模式，现在已经被拓展到了图片领域。
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6557 点击 2025-05-13 15:02
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“先推理、再作答”，语言大模型的Thinking模式，现在已经被拓展到了图片领域。
多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用，在训练阶段可以提供稳定的 reward，评估阶段可以选择更好的 sample 结果，甚至单独作为 evaluator。
多模态奖励模型（MRMs）在提升多模态大语言模型（MLLMs）的表现中起着至关重要的作用：
近日，阿里云通义点金团队与苏州大学携手合作，在金融大语言模型领域推出了突破性的创新成果：DianJin-R1。
超越YOLOv3、Faster-RCNN，首个在COCO2017 val set上突破30AP的纯多模态开源LLM来啦！
当前，多模态大模型驱动的图形用户界面（GUI）智能体在自动化手机、电脑操作方面展现出巨大潜力。然而，一些现有智能体更类似于「反应式行动者」（Reactive Actors），主要依赖隐式推理，面对需要复杂规划和错误恢复的任务时常常力不从心。
昆仑万维Skywork-R1V 2.0版本，开源了！这一次，它的多模态推理实现了再进化，成为最强高考数理解题利器，直接就是985水平。而团队也大方公开了各项技术秘籍，亮点满满。可以说，R1V 2.0已成为团队AGI之路上的又一里程碑。
OpenAI 的 o1 系列和 DeepSeek-R1 的成功充分证明，大规模强化学习已成为一种极为有效的方法，能够激发大型语言模型（LLM) 的复杂推理行为并显著提升其能力。
DeepSeek-R1是近年来推理模型领域的一颗新星，它不仅突破了传统LLM的局限，还开启了全新的研究方向「思维链学」（Thoughtology）。这份长达142页的报告深入剖析了DeepSeek-R1的推理过程，揭示了其推理链的独特结构与优势，为未来推理模型的优化提供了重要启示。
DeepSeek-R1 展示了强化学习在提升模型推理能力方面的巨大潜力，尤其是在无需人工标注推理过程的设定下，模型可以学习到如何更合理地组织回答。然而，这类模型缺乏对外部数据源的实时访问能力，一旦训练语料中不存在某些关键信息，推理过程往往会因知识缺失而失败。