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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
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原文中文，约6400字，阅读约需16分钟。
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内容提要
中科院、清华大学与快手联合提出R1-Reward模型，通过强化学习提升多模态奖励模型的长期推理能力。新算法StableReinforce解决了训练不稳定的问题，显著提升了模型性能，实验结果在多个基准上超越了现有最佳模型。
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关键要点
- 中科院、清华大学与快手联合提出R1-Reward模型，旨在提升多模态奖励模型的长期推理能力。
- 新算法StableReinforce解决了训练不稳定的问题，显著提升了模型性能。
- R1-Reward模型在多个基准上超越了现有最佳模型，提升幅度为5%-15%。
- 研究团队将训练奖励模型视为基于规则的强化学习任务，通过学习判断答案优劣。
- StableReinforce算法优化了损失函数和优势值处理，设计了一致性奖励机制。
- 采用渐进式训练策略，先用GPT-4o生成思考过程，再进行强化学习训练。
- 实验结果显示R1-Reward在多模态奖励模型测评基准上表现优异，准确率显著提高。
- 通过多次推理计算，R1-Reward的性能进一步提升，显示出强化学习的潜力。
- 现有强化学习方法在训练奖励模型时存在不稳定性，StableReinforce提升了训练稳定性。
- R1-Reward模型展示了自我检查和纠错能力，推理效率提高，输出内容更简洁。
- 未来研究可探索更先进的推理扩展方法和改进训练策略，以进一步提升模型性能。
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