眾所周知，目前的多模態(tài)推理系統(tǒng)大多依賴于靜態(tài)的視覺信息處理方式，即在推理開始時模型提取全局視覺信息，然后完全依靠文本推理進行后續(xù)決策。

這種方法存在明顯的缺陷。隨著推理鏈的延展，模型往往逐漸喪失對視覺內(nèi)容的關(guān)注，導(dǎo)致最終結(jié)論缺乏準(zhǔn)確的視覺依據(jù)。例如，在處理數(shù)學(xué)視覺題目或科學(xué)圖表時，當(dāng)前模型僅使用一次性的視覺輸入，而無法在推理過程中動態(tài)調(diào)整焦點，這使得許多細節(jié)被忽略，推理質(zhì)量受限。

更進一步，現(xiàn)有的大多數(shù) MLLMs 并沒有真正實現(xiàn)自適應(yīng)視覺交互。大多數(shù)方法仍沿用傳統(tǒng)的“視覺+文本”拼接模式，而忽視了推理過程中對于視覺區(qū)域的精確定位和動態(tài)調(diào)整。

簡單來說，它們“看一遍”圖像后便不再返回檢查，而許多復(fù)雜任務(wù)恰恰需要模型在不同推理階段反復(fù)關(guān)注關(guān)鍵視覺細節(jié)，進行補充信息采集。

近日，來自北京大學(xué)國家軟件工程研究中心、阿里巴巴集團和 極氪智能科技控股有限公司 的專家研究團隊提出了 VLM-R3（Visual Language Model with Region Recognition and Reasoning），一種能夠動態(tài)定位、采集和優(yōu)化視覺區(qū)域的推理框架。核心思想是讓模型不僅能夠“看到”圖像，還能“再次查看”特定區(qū)域，以增強推理的精準(zhǔn)度。

這一創(chuàng)新策略針對“視覺信息隨推理衰減”的問題做出了重要改進。VLM-R3 賦予模型自主決策能力，使其能夠：

• 在推理過程中決定何時需要額外視覺證據(jù)；
• 選擇哪里進行視覺區(qū)域采集；
• 通過動態(tài)調(diào)整，精準(zhǔn)整合視覺內(nèi)容至推理鏈中。

這種模式不僅增強了模型的視覺推理能力，還創(chuàng)造了一種更加符合人類思維方式的推理路徑。與傳統(tǒng)方法相比，VLM-R3 能夠反復(fù)核查圖像細節(jié)，提升視覺證據(jù)在推理鏈中的作用，尤其是在復(fù)雜視覺任務(wù)（如數(shù)學(xué)、科學(xué)問題解答）上的表現(xiàn)尤為突出。

圖1：該圖直觀地展示了傳統(tǒng)的基于文本的CoT推理與研究團隊提出的VLM-R3方法之間的對比，該方法在交錯的視覺文本推理鏈中集成了區(qū)域基礎(chǔ)和細化。雖然傳統(tǒng)的基于文本的推理在分析需要與特定視覺區(qū)域進行動態(tài)、迭代和細粒度交互的場景時失敗了，但研究團隊的方法通過精確識別和關(guān)注關(guān)鍵視覺元素（如本例中的“紅洞火鍋”標(biāo)志），通過有針對性的視覺推理得出準(zhǔn)確的結(jié)論，從而取得了成功。

VLM-R3 在多模態(tài)推理的基礎(chǔ)上做出了三項核心貢獻：

引入 Visuo-Lingual Interleaved Rationale（VLIR）數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集專門用于訓(xùn)練和評估模型在視覺-語言交錯推理任務(wù)中的表現(xiàn)，包含顯式視覺區(qū)域選擇、圖像裁剪指令以及語義增強提示。這使得模型能夠更自然地將圖像內(nèi)容嵌入推理鏈，而非僅僅在開頭進行靜態(tài)綁定。

構(gòu)建區(qū)域條件強化策略優(yōu)化（R-GRPO）。這一訓(xùn)練策略允許模型在推理過程中動態(tài)選擇有信息量的視覺區(qū)域，并執(zhí)行相應(yīng)的圖像轉(zhuǎn)換（如裁剪、縮放），然后將所得視覺上下文整合入推理鏈。R-GRPO 采用強化學(xué)習(xí)框架，以獎勵機制鼓勵模型做出更合理的視覺證據(jù)選擇，并優(yōu)化其推理策略。

在多項公開基準(zhǔn)上取得了顯著性能提升。研究團隊在 MathVista、ScienceQA、MMMU、DocQA等多個任務(wù)上進行了評估，VLM-R3 在零樣本和少樣本推理中均優(yōu)于現(xiàn)有最先進模型，并在涉及復(fù)雜空間推理或精細視覺線索提取的任務(wù)上表現(xiàn)尤為卓越。

VLM-R3 的研究團隊匯集了來自 北京大學(xué)國家軟件工程研究中心、阿里巴巴集團和 極氪智能科技控股有限公司 的專家，跨學(xué)科融合了計算機科學(xué)、人工智能、大數(shù)據(jù)處理以及智能技術(shù)等多個領(lǐng)域。他們是Chaoya Jiang, Yongrui Heng, Wei Ye, Han Yang, Haiyang Xu, Ming Yan, Ji Zhang, Fei Huang, Shikun Zhang,這種跨行業(yè)、多學(xué)科的合作模式，使得VLM-R3 不僅具備強大的學(xué)術(shù)支撐，更具備實際落地應(yīng)用的可行性，為未來智能推理系統(tǒng)的優(yōu)化和擴展提供了新的可能。

論文鏈接：??https://arxiv.org/pdf/2505.16192??

1.VLM-R3 方法詳解

當(dāng)你在分析一張復(fù)雜的科學(xué)圖表或者數(shù)學(xué)題目，AI 只在推理開始時“瞥了一眼”圖像，然后完全依賴文本進行后續(xù)推理。這種做法雖然能在一些任務(wù)上取得不錯的成績，但當(dāng)問題涉及空間關(guān)系、對象識別、動態(tài)信息提取時，它就顯得力不從心。這正是 VLM-R3 想要突破的瓶頸：讓 AI 不只是“看到”圖像，而是能夠在整個推理過程中靈活關(guān)注關(guān)鍵視覺區(qū)域，動態(tài)采集細節(jié)，并持續(xù)優(yōu)化推理鏈。

VLM-R3 框架概述：讓 AI 在推理過程中“再看一次”

傳統(tǒng)的多模態(tài)推理模型往往采用靜態(tài)視覺信息輸入，推理鏈更多圍繞文本展開，而視覺數(shù)據(jù)僅作為初始信息。然而，這種方式使模型在推理過程中無法主動回溯視覺細節(jié)，導(dǎo)致信息丟失，尤其是在涉及復(fù)雜圖像分析的任務(wù)上，誤判頻繁出現(xiàn)。

VLM-R3 重新定義了視覺-語言交互方式，構(gòu)建了一個由 區(qū)域識別（Region Recognition）、推理鏈構(gòu)建（Reasoning）與視覺細化（Refinement） 組成的框架：

• 區(qū)域識別：模型不再僅僅處理整個圖像，而是能夠精準(zhǔn)定位關(guān)鍵區(qū)域，決定哪些部分需要關(guān)注和放大。
• 推理鏈構(gòu)建：視覺信息被動態(tài)融入推理鏈，使文本和圖像交互更加自然，避免視覺證據(jù)隨推理過程衰減。
• 視覺細化：當(dāng)模型需要更精確的視覺證據(jù)時，它能夠“再次查看”圖像的特定區(qū)域，進行裁剪或增強，優(yōu)化推理結(jié)果。

這一機制讓模型能像人類一樣，在分析過程中反復(fù)“看圖”，確保關(guān)鍵視覺細節(jié)不會被忽略。

Visuo-Lingual Interleaved Rationale（VLIR）數(shù)據(jù)集：讓 AI學(xué)會“看”

任何新架構(gòu)都需要合適的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和驗證。為了讓 VLM-R3 具備交錯視覺-文本推理能力，研究團隊構(gòu)建了 VLIR（視覺-語言交錯推理數(shù)據(jù)集），專門用于支持 AI 同時處理視覺區(qū)域選擇與推理鏈構(gòu)建。

VLIR 數(shù)據(jù)集的設(shè)計目標(biāo)非常明確：訓(xùn)練 AI 學(xué)會如何在推理過程中動態(tài)調(diào)整視覺關(guān)注區(qū)域，并合理整合到推理鏈中。這意味著數(shù)據(jù)集不僅包含標(biāo)準(zhǔn)的文本-圖像對，還額外提供：

• 視覺區(qū)域選擇：AI 在推理過程中能夠自主選擇關(guān)鍵部分（例如科學(xué)圖表中的數(shù)字區(qū)域，數(shù)學(xué)題目中的公式）。
• 圖像裁剪與增強指令：AI 可以根據(jù)推理需求，裁剪、縮放或增強部分圖像，以獲取更清晰的視覺證據(jù)。
• 推理鏈指導(dǎo)：每個問題都提供完整的視覺-文本推理鏈，確保 AI 在不同推理階段知道應(yīng)該如何處理視覺信息。

數(shù)據(jù)集涵蓋多個任務(wù)場景，包括：

• 文本理解（如 OCR 任務(wù)，需要解析文檔結(jié)構(gòu)）；
• 科學(xué)圖表解析（如 InfographicsVQA，理解圖表內(nèi)的數(shù)據(jù)分布）；
• 空間關(guān)系推理（如 VSR，分析對象之間的空間布局）。

此外，研究團隊采用了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)篩選流程，確保每個裁剪區(qū)域都符合語義有效性，并且推理邏輯合理。對于裁剪的圖像片段，AI 還需經(jīng)過模型驗證，確保它們確實包含可識別的信息，而不是隨機噪聲。最終，這些精心整理的數(shù)據(jù)，成為 VLM-R3 強化推理能力的關(guān)鍵資源。

圖2:VLIR數(shù)據(jù)集的分布：（a）每張圖像的作物數(shù)量，（b）不同源數(shù)據(jù)集的樣本，以及（c）基于相對大小的作物分類。

區(qū)域條件強化策略優(yōu)化（R-GRPO）：讓 AI 在推理過程中做“聰明的選擇”

單純的監(jiān)督學(xué)習(xí)難以讓 AI 形成真正智能的推理策略，因為它往往只會按照預(yù)設(shè)規(guī)則執(zhí)行操作，而不會主動優(yōu)化決策。因此，VLM-R3 引入了一種新的訓(xùn)練方法：區(qū)域條件強化策略優(yōu)化（R-GRPO）。

R-GRPO 采用強化學(xué)習(xí)框架，以獎勵機制鼓勵 AI 選擇正確的視覺區(qū)域，并進行合適的推理調(diào)整。它基于 組相對策略優(yōu)化（Group Relative Policy Optimization, GRPO），并引入了“區(qū)域條件”概念，即模型的推理策略被顯式地綁定到當(dāng)前視覺狀態(tài)，從而確保 AI 能夠充分利用視覺信息。

策略梯度優(yōu)化：專門處理文本令牌和邊界框命令

在 AI 生成推理鏈的過程中，部分令牌由模型生成（文本推理、邊界框選擇指令），而部分令牌（裁剪后的圖像）則由環(huán)境注入。因此，在計算策略梯度時，需要進行特殊處理：

• 只優(yōu)化由 AI 生成的文本令牌和邊界框命令；
• 屏蔽由環(huán)境注入的裁剪圖像令牌，避免對模型優(yōu)化過程造成干擾。

這一精細的策略優(yōu)化方法，使 AI 能夠更好地學(xué)習(xí)如何執(zhí)行視覺區(qū)域選擇。

獎勵設(shè)計：讓 AI 學(xué)會高效推理

R-GRPO 采用多層次的獎勵機制，以鼓勵 AI 在推理過程中進行合理選擇：

• 準(zhǔn)確性獎勵（racc）：最終答案正確獎勵 1 分，否則為 0。
• 格式遵循獎勵（rformat）：正確使用 <answer> 標(biāo)簽獎勵 1     分，否則為 0。
• 區(qū)域有效性獎勵（rvalid）：每次生成正確且非冗余的邊界框命令獎勵 0.5 分，每回合最多 0.5 分。
• 推理長度獎勵（rlength）：文本推理步驟每個字符獎勵 0.001 分，每回合最多      0.25 分。

這套獎勵機制確保 AI 在學(xué)習(xí)過程中不僅優(yōu)化答案準(zhǔn)確性，還能增強對視覺信息的利用效率。

2.實驗與結(jié)果分析

在多模態(tài)推理領(lǐng)域，理論上的創(chuàng)新必須經(jīng)過嚴(yán)格的實驗驗證，才能真正證明其價值。VLM-R3 作為一項突破性的研究，研究團隊在多個公開基準(zhǔn)上進行了大規(guī)模實驗，以評估其推理能力、視覺區(qū)域定位效果以及整體推理鏈優(yōu)化情況。

實驗設(shè)置與基準(zhǔn)介紹

評估 VLM-R3 的推理能力，研究團隊選擇了六個具有代表性的公開基準(zhǔn)：

• MME & MMMU：用于衡量多模態(tài)模型的通用視覺-語言理解能力；
• MathVista & MathVision：專門用于測試模型的數(shù)學(xué)推理能力，涉及復(fù)雜視覺計算任務(wù)；
• ScienceQA：科學(xué)知識推理，考察模型在結(jié)合視覺信息進行科學(xué)推理時的表現(xiàn)；
• DocQA：文檔理解任務(wù)，驗證模型對結(jié)構(gòu)化文本和文檔視覺信息的處理能力；
• HallucinationBench：用于評估模型的幻覺率，即是否會錯誤地“捏造”視覺信息。

這些基準(zhǔn)涵蓋了不同的推理挑戰(zhàn)，確保 VLM-R3 在多個場景下的可行性與穩(wěn)定性。

與此同時，研究團隊針對三種不同類別的多模態(tài)模型進行了對比：

• 開源基線模型（如 Qwen2.5-VL 7B、InternVL2.5-8B、LLaVA-Next 8B），這些模型沒有專門的推理機制，僅依賴于基礎(chǔ)的視覺-文本處理能力。
• 閉源非推理模型（如 Gemini-2 Flash 和 GPT-4o），它們具備強大的多模態(tài)能力，但不一定針對推理任務(wù)進行優(yōu)化。
• 具備推理模塊的模型（如 LLaVA-CoT 11B、Mulberry-Qwen2VL 7B、R1-onevision 7B），這些模型專門針對邏輯推理任務(wù)進行了優(yōu)化，與 VLM-R3 最具可比性。

這種全面的對比方式，確保了實驗結(jié)果的科學(xué)性和可靠性。

VLIR 數(shù)據(jù)集詳細說明

在訓(xùn)練 VLM-R3 時，研究團隊構(gòu)建并使用了 Visuo-Lingual Interleaved Rationale（VLIR）數(shù)據(jù)集。這是一個專門設(shè)計的數(shù)據(jù)集，旨在培養(yǎng) AI 在推理過程中主動選擇視覺區(qū)域，并整合到推理鏈中。

VLIR 數(shù)據(jù)集包含 11,810個樣本，其數(shù)據(jù)來源十分廣泛，涵蓋：

• GQA（4,057 樣本）：用于多步視覺推理；
• TextVQA（3,267 樣本）：測試 OCR 文字識別能力；
• DocVQA（1,497 樣本）：考察文檔結(jié)構(gòu)理解；
• InfographicsVQA（1,497 樣本）：處理圖表和信息圖任務(wù)；
• VSR（1,492 樣本）：專注于空間關(guān)系推理。

此外，研究團隊對圖像裁剪區(qū)域進行了分類，確保不同視覺粒度的內(nèi)容都得到有效利用：

• 極小裁剪區(qū)域（<0.05）：5,280 個樣本；
• 小裁剪區(qū)域（0.05≤比率<0.25）：4,043 個樣本；
• 中等裁剪區(qū)域（0.25≤比率<0.5）：1,914 個樣本；
• 大裁剪區(qū)域（≥0.5）：573 個樣本。

這一數(shù)據(jù)集的構(gòu)建確保 VLM-R3 能夠在視覺-文本交互任務(wù)中獲得充分訓(xùn)練，并具備適應(yīng)各種推理場景的能力。

主要實驗結(jié)果解讀

VLM-R3 在所有基準(zhǔn)上均表現(xiàn)優(yōu)于其基礎(chǔ)模型（Qwen2.5-VL 7B），其中：

在 MathVista提升 2.2%（70.4% vs. 68.2%）；

在 MathVision提升 5.1%（30.2% vs. 25.1%）；

在 ScienceQA提升 14.33%（87.9% vs. 73.57%）。

這些數(shù)據(jù)表明 VLM-R3 在涉及數(shù)學(xué)推理、科學(xué)知識推理以及文檔結(jié)構(gòu)解析的任務(wù)上均有明顯提升，尤其是在需要細粒度視覺線索提取的任務(wù)上表現(xiàn)卓越。

此外，在HallucinationBench的測試中，VLM-R3 的幻覺率明顯低于其他開源推理模型，超過了 Mulberry（62.0% vs. 54.1%），顯示其在避免生成錯誤視覺信息方面更為可靠。

消融研究：拆解關(guān)鍵技術(shù)的影響

圖3：區(qū)域接地精度對三個基準(zhǔn)測試中模型性能的影響。每個子圖顯示了從40%到90%接地精度的性能軌跡，并帶有置信區(qū)間（陰影區(qū)域）。

為了進一步理解 VLM-R3 關(guān)鍵技術(shù)的貢獻，研究團隊進行了消融實驗：

• 去除交錯推理鏈（w/o Interleaved CoT）：ScienceQA 下降 12.5%，MMMU 下降 2.8%；
• 去除 VLIR 微調(diào)（w/o VLIR Fine-tuning）：ScienceQA 下降 15.7%，MMMU 下降 5.2%；
• 去除 R-GRPO 強化學(xué)習(xí)（w/o R-GRPO）：ScienceQA 下降 3.3%，MathVista 下降 0.7%。

圖4：具有視覺區(qū)域定位的交錯推理鏈（頂部）和一般文本推理鏈（底部）之間的注意力分布模式比較。

可以看到，VLIR 微調(diào)的影響最為顯著，尤其是在 ScienceQA 任務(wù)上，未進行 VLIR 微調(diào)的模型表現(xiàn)大幅下降。這意味著數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)化推理支持對于 VLM-R3 的效果至關(guān)重要。而 R-GRPO 強化學(xué)習(xí)則在優(yōu)化區(qū)域選擇和推理策略方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

3.創(chuàng)新與展望

VLM-R3 不僅僅是對現(xiàn)有多模態(tài)推理技術(shù)的一次升級，更是一次理念上的突破。它為 AI 在視覺推理任務(wù)中的自主性和靈活性打開了一扇新窗，使得模型能夠在推理過程中動態(tài)調(diào)整視覺焦點，并與文本推理緊密結(jié)合，實現(xiàn)更精確的答案推導(dǎo)。這項研究不僅提升了現(xiàn)有模型在復(fù)雜視覺-語言任務(wù)上的表現(xiàn)，也為未來多模態(tài)智能系統(tǒng)提供了新思路。

VLM-R3 在動態(tài)視覺推理中的創(chuàng)新點

傳統(tǒng)的多模態(tài)大語言模型往往是“看看就過”的風(fēng)格，圖像信息在推理初始階段被解析，然后迅速被文本主導(dǎo)的推理鏈所覆蓋。這導(dǎo)致模型在長推理鏈中往往遺忘或低估視覺證據(jù)的作用。而 VLM-R3 通過區(qū)域識別、推理細化和動態(tài)視覺關(guān)注機制，確保 AI 能夠在推理過程中保持對視覺信息的敏銳感知，并在關(guān)鍵時刻“回溯”圖像以獲取更多細節(jié)。

這一方式徹底改變了多模態(tài)推理范式，使 AI 在面臨復(fù)雜的科學(xué)問題、數(shù)學(xué)計算或圖表理解任務(wù)時，更接近人類的推理方式。它不只是簡單地“看”，而是在必要的時候 “再看一眼”，確保推理鏈中的信息是完整且可靠的。

交錯視覺-文本思維鏈與R-GRPO 強化學(xué)習(xí)的結(jié)合

VLM-R3 的最大亮點之一是 交錯視覺-文本思維鏈，它打破了視覺和文本的單向關(guān)系，使 AI 在整個推理鏈的不同階段都能主動調(diào)用視覺信息。而這一機制的成功，離不開區(qū)域條件強化策略優(yōu)化（R-GRPO） 的支持。

通過強化學(xué)習(xí)，VLM-R3 學(xué)會了何時需要視覺補充，如何定位關(guān)鍵區(qū)域，以及如何將視覺信息合理嵌入推理鏈。相比于簡單的監(jiān)督學(xué)習(xí)，R-GRPO 允許模型不斷優(yōu)化自身決策，使 AI 在面對不同任務(wù)時更加智能。實驗結(jié)果也印證了這一點：在 ScienceQA 和 MathVista 任務(wù)中，使用 R-GRPO 的模型比僅靠監(jiān)督學(xué)習(xí)的版本有顯著性能提升，尤其是在需要精細視覺推理的任務(wù)上效果尤為突出。

更加精細的視覺證據(jù)整合

VLM-R3 的成功表明，未來的多模態(tài)推理系統(tǒng)不應(yīng)只是將圖像作為背景信息，而應(yīng)該讓 AI 主動去“選擇”圖像的關(guān)鍵部分，并針對性地進行視覺數(shù)據(jù)提取。這意味著未來的 AI 可能會更精準(zhǔn)地分析圖像中的特定區(qū)域，而不是對整個圖像進行粗略推理；自動調(diào)整視角，甚至在推理過程中生成新的視覺焦點，以適應(yīng)不同任務(wù)需求；結(jié)合高精度的視覺增強技術(shù)，讓圖像中的微小細節(jié)也能對最終推理結(jié)果產(chǎn)生關(guān)鍵影響。

這些改進方向?qū)⑹?nbsp;AI 在醫(yī)學(xué)影像、自動駕駛、機器人視覺等領(lǐng)域展現(xiàn)更強的智能決策能力。

多步推理與動態(tài)視覺交互的潛力

VLM-R3 證明了 多步推理與視覺交互的重要性，未來的 AI 可能會進一步優(yōu)化這一能力。例如在法律文檔分析領(lǐng)域，AI 可以不斷回溯合同條款中的關(guān)鍵內(nèi)容，以提供精準(zhǔn)的法律解讀；在金融市場預(yù)測任務(wù)中，AI 能夠結(jié)合圖表、文本和歷史數(shù)據(jù)，進行智能化的市場決策；在科學(xué)研究方面，AI 可能會在論文閱讀過程中分析實驗圖表，并動態(tài)調(diào)整研究假設(shè)。

這意味著 AI 將不再只是一個“單向”處理信息的工具，而會成為真正能夠自主思考的推理伙伴。

讓 AI 更快、更強、更精準(zhǔn)

盡管 VLM-R3 在實驗中展現(xiàn)了強大的視覺推理能力，但仍有一些值得改進的方向，尤其是在 模型泛化能力、實時性及跨領(lǐng)域應(yīng)用方面。

模型泛化能力

當(dāng)前模型仍然依賴于 VLIR 數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，而不同任務(wù)對視覺信息的需求不同。因此，未來 AI 需要在更廣泛的視覺場景下進行訓(xùn)練，提高對不同圖像數(shù)據(jù)的適應(yīng)性；利用自監(jiān)督學(xué)習(xí) 進一步提升對未知任務(wù)的推理能力，而不是僅依賴已有的標(biāo)注數(shù)據(jù)。

實時性

盡管 VLM-R3 的推理流程已經(jīng)實現(xiàn)了動態(tài)視覺交互，但如果要應(yīng)用于自動駕駛、實時翻譯等任務(wù)，推理速度仍然需要優(yōu)化。未來可能的解決方案包括更高效的視覺信息檢索算法，減少計算時間；輕量級模型優(yōu)化，確保推理在低算力設(shè)備上也能流暢運行。

跨領(lǐng)域應(yīng)用

目前 VLM-R3 主要在科學(xué)、數(shù)學(xué)和文檔解析任務(wù)上進行測試，而未來它可能被用于更多領(lǐng)域，比如醫(yī)學(xué)影像分析：自動識別病變區(qū)域，提供精準(zhǔn)診斷建議；工業(yè)檢測：AI 自動分析生產(chǎn)線視頻，定位缺陷產(chǎn)品；社會媒體審核：結(jié)合圖像和文本，智能識別虛假信息或違規(guī)內(nèi)容。

這些應(yīng)用場景將推動 AI 推理能力向更加實際、復(fù)雜的任務(wù)拓展。

讓 AI 看得更準(zhǔn)，想得更深

VLM-R3 讓 AI 的視覺推理能力邁出了重要一步。它不僅優(yōu)化了現(xiàn)有的視覺-文本交互模式，還通過強化學(xué)習(xí)增強了 AI 在推理過程中的智能調(diào)整能力，使其更像人類的認(rèn)知思維方式。隨著技術(shù)的不斷進步，我們可以期待 AI 在未來不再只是“看到”世界，而是真正理解并深度推理這個世界。這種智能化的視覺交互模式，或許將成為 AI 發(fā)展的新標(biāo)桿，帶領(lǐng)我們進入一個更高階的智能推理時代。（END）

參考資料：???https://arxiv.org/pdf/2505.16192??

本文轉(zhuǎn)載自???獨角噬元獸???，作者：FlerkenS