突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力多模态奖励模型（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：
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7872 点击 2025-05-09 11:51
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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：
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当前大模型研究正逐步从依赖扩展定律（Scaling Law）的预训练，转向聚焦推理能力的后训练。鉴于符号逻辑推理的有效性与普遍性，提升大模型的逻辑推理能力成为解决幻觉问题的关键途径。
从 2023 年的 Sora 到如今的可灵、Vidu、通义万相，AIGC 生成式技术的魔法席卷全球，打开了 AI 应用落地的大门。
由智谱和清华大学联合举办的“地狱级”黑客松 -《2024金融行业·大模型挑战赛》。该黑客松颇为艰困，完全复刻了金融行业二级市场的真实需求。而经过数月奋战，我，作为一名金融市场“门外汉”，在1300+名选手中“杀出一条血路”，最终获得了全国第七名以及10,000元的奖金。
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一项来自清华大学和上海交通大学的研究颠覆了对可验证奖励强化学习（RLVR）的认知。RLVR被认为是打造自我进化大模型的关键，但实验表明，它可能只是提高了采样效率，而非真正赋予模型全新推理能力。