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关键词：多模态大模型、推理能力、冷启动、强化学习

1. 研究背景

• 多模态推理短板：现有MLLMs擅长视觉理解，但复杂推理（如数学解题）能力不足，传统方法生成的思维链（CoT）缺乏人类认知逻辑。
• RL训练瓶颈：直接对MLLMs应用强化学习（RL）易导致推理混乱，需数据与算法双重优化。

2. Vision-R1核心方法

• 冷启动初始化：
  • 构建高质量多模态CoT数据集（Vision-R1-cold）：通过模态桥接（MLLM生成Pseudo-CoT）和文本推理增强（DeepSeek-R1优化），生成包含质疑、反思的复杂推理链。
• 渐进式思维抑制训练（PTST）：
  • RL训练早期限制推理长度，引导模型聚焦正确逻辑，后期逐步放松，平衡简单与复杂任务。
  • 结合组相对策略优化（GRPO）算法，解决过度思考问题。

3. 实验突破

• 数学推理：Vision-R1-7B在MathVista基准上准确率73.5%，接近OpenAI O1（73.9%），参数仅为后者1/10。
• 泛化能力：在ChartQA、MMStar等通用任务中表现优于基线模型。
• 数据质量验证：Vision-R1-cold中“Wait”“Check”等反思词汇出现频率是LLaVA-CoT的254倍，更贴近人类思维。

4. 研究价值

首次证明RL训练可有效提升MLLMs的复杂推理能力，为多模态模型在教育、科研等领域的应用奠定基础。