MM-EUREKA

MM-EUREKA是一系列多模态推理模型，旨在将基于规则的大规模强化学习（RL）扩展到多模态推理领域。它借鉴了文本领域RL系统（如DeepSeek-R1）的成功经验，首次在多模态空间中实现了类似的效果，包括精度奖励和响应长度的稳定增长，以及反思行为的出现。

总结来说，MM-EUREKA的核心是：

• 多模态推理能力提升： 通过规则驱动的强化学习，显著提高了视觉语言模型在复杂推理任务上的表现。
• 数据效率高： 相比传统的监督微调方法，MM-EUREKA展现出更高的数据利用率。
• 可扩展性： 既适用于指令微调的模型，也适用于预训练的模型。
• 开源： 完全开源了代码、模型和数据，促进该领域的研究。

MM-EUREKA的使用场景：

MM-EUREKA适用于各种需要结合视觉信息和语言理解的复杂推理任务，例如：

• 视觉问答： 理解图片内容并回答相关问题。
• 视觉常识推理： 结合图片和常识进行推理。
• 机器人控制： 根据视觉输入和目标，控制机器人执行任务。
• 图像理解与分析： 更深入的理解图像背后的含义和逻辑关系。

总之，MM-EUREKA旨在帮助视觉语言模型更好地理解世界，并通过规则驱动的强化学习方法，使其更有效地学习和推理。 通过开源，MM-EUREKA 也致力于促进多模态智能领域的发展。