刘子宇*
·
孙泽一*
·
臧宇航
·
董小一
·
曹宇航
·
段浩东
·
林大华
·
王嘉琪
🌈我们引入了视觉强化微调(Visual-RFT),这是Deepseek-R1的强化学习策略首次全面适应多模态领域。我们使用 Qwen2-VL-2/7B 模型作为基础模型,设计了一个基于规则的可验证奖励,将其集成到基于 GRPO 的强化微调框架中,以增强 LVLM 在各种视觉感知任务中的性能。 ViRFT将R1的推理能力扩展到多种视觉感知任务,包括开放词汇检测、小样本检测、推理基础和细粒度图像分类等各种检测任务。
## 🔥🔥🔥 Visual-RFT:视觉强化微调
我们推出*视觉强化微调(Visual-RFT)*,这是 Deepseek-R1 的 RL 策略首次全面适应多模态领域。我们使用 Qwen2-VL-2/7B 模型作为基础模型,设计一个基于规则的可验证奖励,将其集成到基于 GRPO 的强化微调框架中,以增强 LVLM 在各种视觉感知任务中的性能。
📖论文 | 🤗数据集 | 🤗日报
## 🔥🔥🔥 Visual-ARFT:视觉代理强化微调
我们的新作品 *Visual Agentic Reinforcement Fine-Tuning (Visual-ARFT)* 已上线
开源推荐
morning
GitHub 热门项目:Visual-RFT
2026-09-16
1 阅读
约3分钟阅读
GitHub Trending
字号:
GitHub 项目:Visual-RFT
仓库地址:https://github.com/Liuziyu77/Visual-RFT
星级:2276 | 作者:刘子玉77
项目描述:“Visual-RFT:视觉强化微调”和“Visual-ARFT:视觉代理强化微调”的官方存储库
===================================================
自述文件内容:
这篇文章对您有帮助吗?
订阅66必读
每日精选科技资讯,直达你的邮箱