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IT之家報(bào)道，DeepSeek R1的正式推出，進(jìn)一步揭示了強(qiáng)化學(xué)習(xí)在大模型領(lǐng)域的重要價(jià)值。Reinforcement Learning with Verifiable Reward（RLVR）方法的提出，為多模態(tài)任務(wù)提供了全新的優(yōu)化思路，無(wú)論是幾何推理、視覺(jué)計(jì)數(shù)，還是傳統(tǒng)圖像分類(lèi)和物體檢測(cè)任務(wù)，其在性能上均顯著優(yōu)于監(jiān)督微調(diào)（SFT）方法。

然而，目前相關(guān)研究主要集中在Image-Text多模態(tài)任務(wù)領(lǐng)域，尚未有系統(tǒng)性探索全模態(tài)場(chǎng)景?；诖耍x實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)展開(kāi)了對(duì)RLVR與視頻全模態(tài)模型融合的研究，并于今日開(kāi)源了其新版本模型R1-Omni。

值得注意的是，R1-Omni在模型透明性方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。通過(guò)RLVR方法，模型對(duì)音頻和視頻信息的處理邏輯更加清晰可見(jiàn)。例如，在情緒識(shí)別任務(wù)中，R1-Omni能夠明確揭示不同模態(tài)信息對(duì)特定情緒判斷的具體貢獻(xiàn)。

為了全面評(píng)估R1-Omni的性能，通義實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)對(duì)其進(jìn)行了多維度對(duì)比實(shí)驗(yàn)。具體而言，該模型與HumanOmni-0.5B模型、冷啟動(dòng)階段模型以及在MAFW和DFEW數(shù)據(jù)集上進(jìn)行監(jiān)督微調(diào)的模型進(jìn)行了性能對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：

1. 在同分布測(cè)試集（DFEW和MAFW）上，R1-Omni相較于基線(xiàn)模型的平均性能提升超過(guò)35%。其中，在UAR（均勻準(zhǔn)確率）方面，其相比監(jiān)督微調(diào)（SFT）模型的提升高達(dá)10%以上。

2. 在不同分布測(cè)試集（RAVDESS）上，R1-Omni同樣展現(xiàn)了卓越的泛化能力。具體而言，其在WAR（召回率）和UAR（均勻準(zhǔn)確率）方面均較SFT模型提升了超過(guò)13%。

這些數(shù)據(jù)充分驗(yàn)證了RLVR方法在提升模型推理能力和泛化性能方面的顯著優(yōu)勢(shì)。

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