OThink-MR1 – OPPO联合港科大推出的多模态语言模型优化框架

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OThink-MR1是OPPO研究院和香港科技大学（广州）联合推出的多模态语言模型优化框架。基于动态调整Kullback-Leibler（KL）散度策略（GRPO-D）和奖励模型，提升多模态模型在复杂任务中的泛化推理能力。OThink-MR1在视觉计数和几何推理等多模态任务中表现出色，在同任务验证中超越传统的监督微调（SFT）方法，在跨任...

收录时间：
2025-12-16
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OThink-MR1是OPPO研究院和香港科技大学（广州）联合推出的多模态语言模型优化框架。基于动态调整Kullback-Leibler（KL）散度策略（GRPO-D）和奖励模型，提升多模态模型在复杂任务中的泛化推理能力。OThink-MR1在视觉计数和几何推理等多模态任务中表现出色，在同任务验证中超越传统的监督微调（SFT）方法，在跨任务泛化实验中展现强大的适应性。OThink-MR1为多模态模型的通用推理能力发展开辟新路径，有望在更多领域发挥重要作用。

官网：https://arxiv.org/pdf/2503.16081


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