由视觉理解驱动的多模式推理，阿里巴巴·塔利（

在数字时代，视觉信息传递信息和决策支持的重要性变得更加突出。但是，这一代的传统收购（RAG）面临许多挑战，以处理视觉丰富的信息。一方面，传统的基于文本的方法无法处理与视觉相关的数据；另一方面，现有的视觉抹布方法受指定的固定过程的限制，并且难以有效地激活模型识别能力。 Alibaba Tgyyi实验室-VRA-RL的最新研究结果（授权基于视觉感知的抹布来理解通过理解增强研究的信息丰富的信息），鉴定了多模式训练中的刺激性研究算法。 SA迭代推理和视觉理解空间，视觉语言模型（VLM）获得的能力，推理和理解视觉信息已得到全面改进，为有效的解决方案提供了有效的解决方案视觉增强一代的纯视觉活动以及代码和模型是完全开放的资源！论文地址：arxiv.org/pdf/2505.22019github地址：https：//github.com/alibaba-baba-bab/vrag，以解决现有RAG方法所面临的挑战时，在处理视觉上丰富的文档时，在启动了vrag-rag启动的范围，我们在启动的范围内启动了一个框架，该阶段启动了范围，我们已经启动了一个框架。视觉上的信息。 VRA-RL定义了视觉感知动作空间，因此该模型可以逐渐专注于从粗糙到薄的密集信息，从而准确获取基本的视觉信息，从而完全改善了视觉语言模型（VLM）在获得，推理和理解视觉信息方面的功能。同时，我们注意到，当现有方法将用户查询转换为了解搜索请求的引擎时，他们通常会发现很难获得Informati之所以无法准确地揭示需求，并且通常会出现语义偏见或丢失信息等问题。这不仅会影响搜索结果的相关性，而且还将模型识别的能力限制在后续阶段。为了解决这个问题，VRA-RL引入了一种创新的搜索机制，该机制允许模型与搜索引擎接触更有效的视觉检测到的动作和增强研究。这种机制不仅有助于更准确地获取采集的模型表达，而且还可以动态调整提取过程中采用方法，从而显着提高盈利能力和结果的相关性。在处理视觉信息时，在感知运动传统抹布方法中重新识别Bionic视觉思维的新范式通常会采用固定的搜索生成过程，即首先通过搜索引擎寻求相关信息，并然后指导答案。这个固定的过程忽略了视觉信息的唯一性和视觉数据中的丰富细节。相比之下，VRA-RL已经充分围绕着一代产生的传统范式，并引入了视觉感知的多样化动作，包括各种视觉感知的动作，例如选择，选择，裁剪，缩放等。这种从粗糙到细粒度的感知方法不仅提高了模型理解视觉信息的能力，而且还显着提高了采集的效率，从而使模型可以定位与问题莫尔里斯相关的图像的内容。 VRA-RL使用多型专家策略来生成培训数据。大型模型负责确定一般理解路径。专业模型准确地指示了大型模型指南下图像中的主要区域。结合大规模模型的能力和专家模型注释的准确技能，该模型可以确定训练过程中更有效的视觉感知技术，并在实际应用中显着改善模型性能。通过双重VRA-RL效率提高，整合三个因素：搜索效率，HENE模式和质量一致性和质量的融合，提高了对协同优化效率以及搜索和理解深度的奖励机制，并提高了模型，从而指导该模型继续优化与搜索引擎接触的搜索和概念路径。获取获取的奖励：绘制NDCG（归一化折扣累计增益）指标广泛使用在信息获取领域，促使模型优先考虑捕获图像内容并快速开发高质量的上下文；模式理事会奖励：确保模型符合预设推理逻辑路径，并防止由于模式偏差而产生的偏离任务目标；发电质量奖励：通过审查模型以评分生成的答案的质量，指导模型输出更准确和相互关联的答案。这种多维奖励机制实现了Pfinding和推理之间的双向驱动力 - 良好的搜索为深层推理提供了支持，反馈识别指导了寻找模型优化和闭环 - 环优化形式的策略。强化的研究赋予了多模式剂VRA-RL的训练。基于强化培训技术，引入了GRPO算法行业的领导者，以启用视觉语言（VLM）模型通过与搜索引擎接触的许多接触，可以优化获取和推理的能力。同时，搜索引擎的本地部署到模仿现实世界的应用程序方案，实现搜索引擎呼叫的零成本以及模型培训的成本更好。这种训练的方法不仅提高了模型的通用模型的能力，从而使其在各种领域和视觉活动的类型中都能很好地表现，并为多模式代理的实践提供了新的解决方案。实验分析VRA-RL比每个基准数据集的现有方法的性能要好得多，该方法涵盖了从单个到多跳的识别，从文本到图表以及许多复杂类型的视觉和语言学（例如布局）。实验结果表明，VRA-RL对丰富的视觉信息的处理以及更有效的搜索，原因和产生质量答案具有重大好处。 VRA-RL表现出明显的性能NCE的改进，无论是基于基于香草抹布和抹布反应等提示的传统提示还是基于搜索r1的研究诗的基于研究的方法。在传统的抹布方法中，该模型通常在一次或多个搜索后直接开发答案。但是，这种方法在处理复杂的视觉活动时通常会表现不佳，因为它缺乏对视觉信息和多轮推理能力的深入了解。相比之下，我们的VRRA-RL方法支持许多接触接触。具体而言，通过确定视觉动作空间，VRA-RL可以在构想阶段逐渐专注于密集信息，从而实现从粗略到细节的获取信息。同时，通过优化获取和理解路径的效率，该方法可显着提高视觉活动中的模型性能，同时高效率。未来的前景将开放一个由多模式推理驱动的新的视觉感知时期。VRA-RL开辟了一条新的途径，用于获取和增强视觉丰富信息的生成活动。将来，研究团队计划进一步扩大模型的功能，并引入更多动作以模仿人们处理复杂信息的处理，以便模型可以更深入地思考。同时，团队还将努力减少模型的错觉，并通过引入更高级的模型架构和培训方法，进一步提高框架的准确性和可靠性，并在更实用的应用程序情况下促进视觉语言模型的实施和开发。