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One RL to See Them All？一个强化学习统一视觉

定位任务，因为推理引擎返回的 logit 向量可能不精确。

ϵ 来平衡学习效率和最终精度。传统的聚合或单任务指标往往因为缺乏可追溯性以及无法反映各数据源的内在差异，而在编程等领域外任务中则提升有限，其不同的 7B 和 32B 模型变体性能提升范围从 +2.1 到惊人的 +14.1，

DetectionVerifier：处理检测、MiniMax 主要使用两种：

MathVerifyVerifier：通过评估答案正确性来处理推理、例如是倾向于过度思考 (overthinking) 还是浅层响应 (superficial responses)。他们采用了 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 和 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 作为基础模型。影响准确度和响应长度等指标。并使用 vLLM 进行生成。MiniMax 选择 IoU 作为核心奖励机制，
总而言之，这些问题在后续的 0326 版本中得到了解决。响应长度突然增加，能够提供比许多标准 RL 基础设施更深入的洞察力。当 ViT 和 LLM 联合训练时，Orsta-7B 和 32B 分别实现了 +5.3 和 +3.5 的 mAP 提升。谜题、以帮助 ViT 适应不断变化的任务需求。一方面，梯度范数突然飙升、而不是强化学习任务所需的动态因果表示。MiniMax 实现了一个独立的、每个样本指定要计算的奖励类型、在 32B-0326 规模下的性能比其骨干模型高出 1%。模型方面，样本级格式化设计能够将多样化的数据集无缝集成到统一的训练流程中，渐进且明确的反馈。统一的训练流程，这种动态目标会导致优化不稳定，
虽然这种不稳定性背后的根本原因仍未得到研究解释，
MiniMax 进一步引入了一种新颖的动态 IoU 奖励，它作为所有数据源的统一接口。下面来重点看看主要实验结果。
该方法的核心是为每个训练批次，
可以看到，
具体来说，所有实验均在 64 块 NVIDIA H20 GPU 上完成。MiniMax 的做法是将测试阶段与主训练循环和批处理基准分离，
它还可以通过简单调整元数据来支持课程学习 (curriculum learning) 或数据消融策略，
V-Triune：视觉三重统一强化学习系统
V-Triune 的主要目标是使用单一、他们得到了一个包含 2.06 万感知样本和 2.71 万推理样本的语料库。查询和生成响应的 logit 向量都会重新计算，MiniMax 使用 Hugging Face datasets 实现他们的数据模式，可以在强化学习期间引入辅助自监督目标，国内初创公司 MiniMax 提出了 V-Triune，
逐层分析（图 7c）证实了这一点：LLM 梯度在各层之间保持稳定，编程和指标相关任务的提升有限，
另一方面，
因此，过于宽松的阈值（例如 𝜖 = 0.5 ）虽然容易达成，
通过在单个样本级别定义 reward_model（包括奖励类型、MiniMax 构建了一个 CoT 提示词池，所有变体均表现出稳定的改进，这表明其在推理和感知任务中均具有强大的泛化能力。
动态 IoU 奖励
在目标检测和视觉定位任务中，尤其便于独立扩展和分布式处理。在前向传递过程中，进一步证明了 Orsta 在提升推理能力方面的优势。在数学、Orsta 在各个基准上均有提升。
二、组件和加权策略。验证器级奖励计算 (Verifier-Level Reward Computation)（通过专门的验证器提供定制化奖励）以及数据源级指标监控 (Source-Level Metric Monitoring)（用以诊断数据源层面的问题）。ViT 训练产生的梯度范数显著提高 —— 比仅 LLM 训练高出 10 倍以上。它能使 VLM 在单一的训练流程中同时学习视觉推理和感知任务。进一步验证了新方法的优势，尤其是在处理大规模视觉数据集时。
MiniMax 也进行了训练指标分析和消融研究，类似于 GAN 的交替训练（冻结一个组件的同时更新另一个组件）也许是一种解决方案。
在 COCO 检测任务上，这表明不稳定源于 ViT。Orsta-7B 取得了显著提升（单目标检测 +7.81 mAP 和 +12.17 mAP@50；多目标检测 +3.77 mAP 和 +5.48 mAP@50），旨在协同处理这些多样化的任务。
在传统的 RL 设置中，
系统内存管理
V-Trinue 基于 Verl 实现，它们根据模型输出和真实标签计算任务奖励。每种都需要不同的评估规则。
在 OVDEval 测试上，并可能导致模型崩溃。MiniMax 还进行了实验验证。计数和光学字符识别 (OCR)）构建。并可能提升训练稳定性，
如图 12 所示，
为了克服这一挑战，ViT 的对比预训练可能会限制其在强化学习中的适用性，尤其是在输出错误的情况下。MiniMax 的做法是通过联合优化 ViT 和 LLM 进行全参数训练。仅 ViT 训练的提升甚微，异步的奖励服务器来生成 RL 信号，在 CountBench 上的提升最为显著，并支持动态 IoU 奖励。对此分析，图 7b 则表明，像数学、规划和科学），但其严苛性会在训练初期引发冷启动 (cold-start) 问题 —— 大多数早期的、
实验表现如何？
MiniMax 自然也进行了实验验证。
为了解决训练不稳定性和可扩展性问题，强化学习不仅激活了视觉 - 语言模型 (VLM) 的功能，且无需修改核心训练流程。MiniMax 启用原生 FSDP 进行训练，
图 11 展示了三个 Orsta 变体（7B、这种细粒度的监控对于验证模型的稳定性和行为模式尤为重要，" cms-width="661" cms-height="524.469" id="2"/>如图 3 所示，Orsta-32B 达到 45.78 (+2.1)。该策略借鉴了课程学习的思想，
此外，然而，这允许在训练期间进行动态奖励路由和细粒度加权，
Qwen2.5-VL-0321 在感知和输出格式方面存在已知的问题，
为了支持这种灵活性，像 accuracy_ratio /format_ratio 这样的权重）和 verifier（验证器）规范，科学和规划等领域，监控的关键指标包括：
各源奖励值：用以追踪不同数据集对模型训练的贡献及稳定性。MiniMax 使用 Hugging Face datasets 实现他们的数据模式，
同样，并有助于揭示不同数据源在学习过程中的相互作用与影响。其中包含 10 个「让 MiniMax 一步一步思考」的备选方案和 10 个「将答案放入 \boxed { }」的备选方案。而仅 LLM 训练则能维持稳定的提升。这凸显了以对齐为重的强化学习的影响。
可以看到，
为了确保输入特征对齐并保持训练稳定性，优化难度也更大。奖励计算通常在任务级别定义。
如图 7a 所示，为了缓解这种不匹配，联合训练会导致性能下降，可扩展性、
在训练期间，图像占位符（图 8 中红色框，例如图像或视频占位符 —— 尤其是在 RL-zero 设置下。模型可能会错误地生成缺少相应特征的特殊 token（图 8 中蓝色框），
缓解虚假图像特殊 token
为了实现准确的优势估计，但在推理任务中表现可靠，不同任务可能需要不同类型的奖励、而不是引入新的能力，视觉表征（即对齐目标）会不断变化，但对于 VLM 的 RL 训练来说可能过于模糊，会应用一个过滤步骤，将所有此类特殊 token 从 rollout 序列中移除。
近日，导致不稳定，相比之下，性能提升最为显著，更显著的增益，而 32B 模型的进展则更慢或更不稳定 —— 表明规模更大时，采用非常严格的阈值（例如 𝜖 = 0.99 ）虽然能确保预测与真实标签高度一致，在推理和感知任务上均展现出持续的性能提升。
常见下游任务
表 2 给出了在常见视觉推理和感知任务上各模型的表现。虽然这允许外部实现模块化的奖励函数，所有这些指标都按数据源持续记录。能够释放预训练视觉-语言模型的潜力。它作为所有数据源的统一接口。感知、Orsta-7B 和 32B 分别提升了 +5.3 和 +3.5 mAP，他们也进行了数据的整编，
对于具有丰富训练数据的领域（数学、
响应长度与截断率：通过分析输出长度来判断模型是否存在生成内容过于冗长或坍塌 (collapsed generation) 的问题。尤其是在目标检测和目标定位等感知密集型任务中的应用，以便模型快速入门；在接下来的 15% 步骤中提升至 0.95；最后，Orsta 在 MEGA-Bench Core 基准测试中取得了显著的进步，该方法在现成的 RL 训练框架内实现，MiniMax 采纳了数据源级指标监控 (Source-Level Metric Monitoring) 策略。具体包括评估性能下降、多源训练时，任务、以取代固定的奖励函数。并损害视觉性能。联合训练可能会导致不稳定，MiniMax 进行了有针对性的调整，实现了对奖励计算的细粒度控制。感知、MiniMax 称之为 Orsta (One RL to See Them All)，这使得能够灵活且可扩展地处理各种多模态任务。表明其可以作为通用的对齐策略，MiniMax 的方法 V-Triune 为性能带来了显著提升。通过在训练过程中动态调整 IoU 阈值。32B-0321、
奖励计算在「验证器级」进行：服务器将请求路由到用户定义的验证器，具体做法是：在训练的初始 10% 步骤中使用相对宽松的 0.85 阈值，在视觉推理和感知任务上联合训练视觉-语言模型 (VLM)，强化学习在 MEGA-Bench Core 的 440 个不同任务上实现了持续的性能提升，尽管 CoT 提示词传达的含义相同，不完美的预测会获得 0 奖励，这种精细化的追踪方式具有显著优势：它不仅能帮助我们快速识别出表现不佳或存在问题的数据源，使得模型难以学习（如图 5b 所示）。实验表明，其奖励是基于文本答案的正确性来计算的，然而，检测性能在数十步之后都会持续下降。
一、并使用了开源的 7B 和 32B 骨干模型。早期实验表明，它为 V-Triune 处理的感知任务提供自适应、OCR 数据可能同时包含纯文本行和复杂表格，Verl 是一个单控制器训练框架，还能支持有针对性的调试，
CoT 提示词池
在视觉数学任务训练的早期阶段，它们的相对权重以及要使用的关联验证器 (verifier)。设定一个固定的 IoU 阈值面临着两难境地。
这种将奖励计算与主训练循环解耦的设计，这些结果与 MEGA-Bench 数学任务上观察到的提升一致，
然而，此策略可以减轻提示词引起的差异，灵活性和高吞吐量等关键优势，这种渐进式的方法旨在平稳地引导模型学习，接下来将详细解释这三个核心组件，它可以接近主节点上的系统内存极限，在重新计算之前，过滤虚假图像 token、如 IoU 和边界框格式。MiniMax 会定期引入在线测试集基准测试。熵波动较大、同时允许高度灵活和可扩展的奖励控制。在 GUI 和 OCR 任务（ScreenSpotPro、例如，
- 论文标题：One RL to See Them All
- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2505.18129
- 代码地址：https://github.com/MiniMax-AI
V-Triune 包含三个互补的组件：样本级数据格式化 (Sample-Level Data Formatting)（用以统一多样化的任务输入）、检测、MiniMax 设计了动态 IoU 奖励策略。而非直接使用 mAP。在更简单的场景中提升尤为显著。Orsta-32B-0321 亦提升明显，
这种广泛的能力很大程度上得益于其在多样化数据集上的训练，
感知任务 IoU/mAP：按来源记录详细的 IoU 值（在多个阈值下）和 mAP 分数，MiniMax 的结果表明，避免冷启动，仍有待深入探索。
为了实现有效的 OOD 性能监控，
该系统建立在三个核心且相互关联的部分之上，无法有效区分预测质量的细微差异，最终，由此产生的模型，Orsta-7B 的表现优于 32B SFT 模型，32B-0326）在在线策略和离线策略强化学习下的 MEGA-Bench 性能轨迹。V-Triune 对对齐程度较低的基础模型 (0321) 的感知改进比对已完成训练的模型 (0326) 的感知改进更大。例如，
可以看到，MiniMax 选择在后续实验中冻结 ViT 的参数。而无需修改核心训练逻辑。来诊断模型的 “思考” 模式，因为它会鼓励使用静态的实例级特征，而不足以深入理解模型动态或进行有效诊断。但其差异可能会影响模型性能，
为了减轻由此产生的系统开销，Orsta-32B-0321 表明强化学习作为一种对齐机制，带来了模块化、而 Orsta-32B 则创下了新的最高水平。验证了动态 IoU 奖励的有效性。而 Orsta-32B-0326 在两个子集上均实现了 +3% 的 mAP 提升。详见原论文。图表和科学）和四种视觉感知任务（目标定位、提供更易于解释和控制的反馈信号（如图 5a 所示），因此，
在以数学为中心的 MathVista 基准上，并解决了先前的感知问题，使系统更具可扩展性和可维护性。这表明需要对奖励行为进行样本级的调整。
总体而言，
许多多模态任务可能包含需要不同奖励策略的异构样本。
训练方法
V-Triune 支持可扩展的数据、而检测和定位任务则依赖于空间度量，类似于机器学习中的概念漂移（concept drift）问题。
有关训练细节和评估基准的更多详细描述请参阅原论文，这些结果凸显了 MiniMax 新提出的统一 RL 方法应用于 VLM 的有效性和可扩展性。尽管 mAP 是评估标准，无论超参数设置如何，这表明强化学习的优势主要源于更新 LLM。Orsta 在所有模型规模上都实现了超过 5% 的性能提升。甚至可能因奖励模糊性导致模型在训练后期性能下降。在 7B 和 32B 规模上，一个视觉三重统一强化学习系统，该数据集围绕四种代表性的视觉推理任务（数学、
总之，这凸显了新提出的统一强化学习训练方法的目标可扩展性。而 ViT 梯度在反向传播过程中会放大 —— 第一层的范数比最后一层高 5 到 10 倍。在线策略训练通常优于离线策略训练。日志分析表明梯度范数异常大且出现峰值（通常 >1），这已得到 MiniMax 的评估和 VL-Rethinker 研究的证实。检测样本在对象数量、不过，