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：
来自主题: AI技术研报
7894 点击 2025-05-09 11:51
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
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：
用1/8成本比肩Claude 3.7，刚刚，“欧洲OpenAI”Mistral AI发布多模态新模型。
研究揭示早融合架构在低计算预算下表现更优，训练效率更高。混合专家（MoE）技术让模型动态适应不同模态，显著提升性能，堪称多模态模型的秘密武器。
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。
在无数科幻电影中，增强现实（AR）通过在人们的眼前叠加动画、文字、图形等可视化信息，让人获得适时的、超越自身感知能力的信息。
多模态大模型（MLLMs）在视觉理解与推理等领域取得了显著成就。然而，随着解码（decoding）阶段不断生成新的 token，推理过程的计算复杂度和 GPU 显存占用逐渐增加，这导致了多模态大模型推理效率的降低。
多模态大模型几何解题哪家强？
最近在看 Agent 方向的论文和产品，已经被各种进展看花了眼。但我发现，真正能超越 demo，能在 B 端场景扎实落地的却寥寥无几。
自回归模型，首次生成2048×2048分辨率图像！来自Meta、西北大学、新加坡国立大学等机构的研究人员，专门为多模态大语言模型（MLLMs）设计的TokenShuffle，显著减少了计算中的视觉Token数量，提升效率并支持高分辨率图像合成。