阿里开源R1-Omni，DeepSeek同款RLVR首度结合全模态情感识别，网友：可解释性+多模态学习=下一代AI
阿里开源R1-Omni，DeepSeek同款RLVR首度结合全模态情感识别，网友：可解释性+多模态学习=下一代AI首次将DeepSeek同款RLVR应用于全模态LLM，含视频的那种！
来自主题: AI技术研报
7158 点击 2025-03-11 17:34
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首次将DeepSeek同款RLVR应用于全模态LLM，含视频的那种！
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回顾 AGI 的爆发，从最初的 pre-training (model/data) scaling，到 post-training (SFT/RLHF) scaling，再到 reasoning (RL) scaling，找到正确的 scaling 维度始终是问题的本质。
由UCLA等机构共同组建的研究团队，全球首次在20亿参数非SFT模型上，成功实现了多模态推理的DeepSeek-R1「啊哈时刻」！就在刚刚，我们在未经监督微调的2B模型上，见证了基于DeepSeek-R1-Zero方法的视觉推理「啊哈时刻」！
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AI智能体有自己的交流方式。
GRPO（Group Relative Policy Optimization）是 DeepSeek-R1 成功的基础技术之一，我们之前也多次报道过该技术，比如《DeepSeek 用的 GRPO 占用大量内存？有人给出了些破解方法》。
本文深入解析一项开创性研究——"Logic-RL: Unleashing LLM Reasoning with Rule-Based Reinforcement Learning"，该研究通过基于规则的强化学习技术显著提升了语言模型的推理能力。微软亚洲的研究团队受DeepSeek-R1成功经验的启发，利用结构化的逻辑谜题作为训练场，为模型创建了一个可以系统学习和改进推理技能的环境。