仅需一个强化学习（RL）框架，就能罢了视觉任务大斡旋？

现存 RL 对推理和感知任务只可二选一，但"大模子六小强"之一MiniMax暗意：我皆备要！

最新开源V-Triune（视觉三重斡旋强化学习系统）框架，使 VLM初度大致在单个后覆按经由中，合股学习和掌持视觉推理和感知任务。

通过三层组件想象和基于动态交并比（IoU）的奖励机制，弥补了传统 RL 要领无法兼顾多重担务的空缺。

甚而基于 V-Triune，MiniMax 还一步到位，贴心肠给宇宙开荒了全新的Orsta（One RL to See Them All）模子系列（7B 至 32B），在 MEGA-Bench Core 基准测试中从 +2.1% 显贵素质至 +14.1%。

值得慎重的是，在论文的作家一栏，MiniMax 首创东说念主兼 CEO闫俊杰也参与了这项谋划。

当今 V-Triune 框架和 Orsta 模子都在 GitHub 上罢了全面开源，点击文末勾通即可跳转一键取得。

那话未几说，我们径直上细节。

推理感知"两手抓"

视觉任务不错分为推理和感知两类，在现时，RL 谋划主要集中于数学 QA 和科学 QA 等视觉推理任务。

而标的检测和定位等视觉感知任务，因亟需私有的奖励想象和覆按踏实性保险，还莫得得到一个很好的料理决策……

针对上述问题，MiniMax 针对性地提议了新框架V-Triune，手脚首个面向 VLM 后覆按的斡旋 RL 系统，通过三个互补组件中枢好意思妙罢了二者的均衡。

样本级数据形势化

让每个样本自界说其奖励开荒和考据器，撑持动态路由和权重调养，以处理多种任务需求。

数据方法基于 HuggingFace 数据集罢了，包含以下三个字段：

reward_model：样本级界说奖励类型、权重。

verifier：指定考据器过头参数。

data_source：标志样蓝本源。

最终罢了了各样化数据集的无缝集成，同期撑持高度天简直奖励适度。

考据器级奖励盘算

接受异步客户端 - 行状器架构，将奖励盘算与主覆按轮回解耦。

客户端通过代理责任器异步发送苦求，而行状器则字据" verifier "字段路由至专用考据器。

主要使用两类考据器：

MathVerifyVerifierr：处理推理、OCR 和计数任务。

DetectionVerifier：处理检测和定位任务，期骗动态 IoU 奖励。

从而罢了在无需修改中枢覆按经由的情况下，天真扩张新任务或更新奖励逻辑。

数据源级方针监控

在多任务多源覆按中，按数据源记载以下方针：

奖励值：追踪数据集特定踏实性。

IoU 和 mAP（感知任务）：记载不同阈值下的 IoU 和 mAP。

反应长度和反想率：追踪反应长度散布、截断率，以及 15 个预界说反想词（如" re-check "）的出现比例。

该监控机制匡助会诊模子行径（如过度想考或肤浅反应），并确保学习的踏实性。

动态 IoU 奖励

此外针对监测和定位任务，团队还改进性地提议了动态 IoU 奖励，分阶段调养阈值，以缓解冷启动问题，同期带领模子闲适素质定位精度：

运转 10% 覆按法子：

10%-25% 覆按法子：

剩余覆按法子：

固然 V-Triune 提供了可扩张的数据、任务和方针框架，但早期执行露出，合股覆按可能会导致评估性能下落、梯度范数突增等不踏实风物，于是团队又通过以下调养闲适料理：

冻结 ViT 参数，让步梯度爆炸。

过滤伪图像至极词元，确保输入特征对皆，素质覆按踏实性。

构建设时化 CoT 指示池，镌汰指示依赖性。

由于 V-Triune 基于 Verl 框架罢了，主节点内存压力较大，需解耦测试阶段与主覆按轮回以料理内存。

Orsta 模子

另外值得一提的是，基于开源的 Qwen2.5-VL 模子，团队还覆按出7B 和 32B 的 Orsta 模子。

依据 4 类推理任务（数学、谜题、科学、图表分析）和 4 类感知任务（物体检测、标的定位、计数、OCR）的覆按数据，进行法例和难度的两阶段过滤和覆按优化。

最终罢了在 MEGA-Bench Core 基准测试中，Orsta 比拟原始模子素质至+14.1%，尤其是在感知任务中，mAP 方针显贵提高，解说了该斡旋要领的灵验性和可扩张性。

MiniMax 布局多模态领域

MiniMax 手脚商汤配景出生的 AI 六小龙之一，近期在多模态领域可谓动作经常，模子横跨言语、音频、视频。

举例 MiniMax 的 S2V-01 视频模子、MiniMax-VL-01 视觉多模态模子以及 MiniMax-T2A-01 系列言语模子等。

尤其是广受好评的MiniMax-01系列，包含基础言语模子和视觉多模态模子两种，性能上并列 DeepSeek-V3、GPT-4o 等国表里顶尖模子的同期，还初度改进性罢了了对新式Lightning Attention 架构的大界限扩张。

最新发布的Speech-02，在 AI 言语生成上亦然一骑绝尘，径直刷新全球泰斗语音基准测试榜单第一，一举冲破 OpenAI、ElevenLabs 的行业驾驭。

同期，据 MiniMax 高档谋划总监钟欢然同量子位访谈时所说：

MiniMax 将会进一步探索多模态架构改进，即原生的生成清醒斡旋大模子的架构。

而今天这个斡旋视觉任务的 RL 架构也许只是是一个入手。

论文勾通：https://arxiv.org/abs/2505.18129

代码勾通：https://github.com/MiniMax-AI/One-RL-to-See-Them-All

参考勾通：

[ 1 ] https://x.com/MiniMax__AI/status/1926949919228600423

[ 2 ] https://huggingface.co/papers/2505.18129

—  完  —

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