本文系统综述了基于强化学习的推理方法在多模态大语言模型（MLLMs）中的进展，分析了算法设计、奖励机制及应用，揭示了跨模态推理和奖励稀疏性等挑战，并提出了分层奖励和交互式RL等未来方向。
Reinforcement Learning, Large Language Model, Multimodal Systems, Reasoning, Multimodality
Guanghao Zhou, Panjia Qiu, Cen Chen, Jie Wang, Zheming Yang, Jian Xu, Minghui Qiu
East China Normal University, ByteDance
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Background Problem
多模态大语言模型（MLLMs）通过整合视觉、音频和视频等多种模态，扩展了大语言模型（LLMs）的能力，但其在多模态输入下的鲁棒推理能力仍是一个重大挑战。本文旨在系统综述基于强化学习（RL）的推理方法在MLLMs中的最新进展，解决现有研究中对RL在多模态推理领域应用的综述空白，重点探讨如何通过RL优化推理路径和对齐多模态信息，以提升模型在复杂任务中的表现。
Method
本文主要采用文献综述方法，系统分析了基于RL的MLLMs推理方法，具体包括以下几个方面：
- 核心思想：通过RL将推理过程建模为马尔可夫决策过程（MDP），优化推理路径以最大化预期奖励，提升MLLMs在多模态任务中的推理能力。
- 算法设计：分为无价值（Value-Free，如GRPO）和有价值（Value-Based，如PPO）两大类方法，分别通过群体奖励平均和逐步信用分配来优化训练效率和稳定性。
- 奖励机制：包括结果监督奖励机制（Outcome-Supervised Reward Mechanism）和过程监督奖励机制（Process-Supervised Reward Mechanism），前者关注最终输出的正确性，后者强调中间推理步骤的质量。
- 训练策略：采用课程学习（Curriculum Learning）和样本效率优化（Sample Efficiency）等策略，通过逐步增加任务难度和筛选高质量样本提升训练效果。
- 应用与评估：总结了RL在MLLMs推理中的应用场景（如具身AI、代理系统）和基准数据集，分析了现有方法的性能和局限性。
Experiment
本文作为综述，未直接开展实验，而是总结了现有RL-based MLLMs在多个基准数据集上的表现（如MathVista、MMMU等）。
- 数据集与评估：涵盖了数学推理、图表推理、科学推理等多领域基准数据集，评估指标主要包括准确率和跨模态推理能力。数据集设计多集中于结构化知识领域，缺乏对动态环境和开放任务的覆盖。
- 结果分析：RL-based模型（如Kimi K1.5、Vision-R1）在数学和科学推理任务上表现出显著提升，尤其是在分布外（OOD）泛化能力上优于监督微调（SFT）方法。然而，模型性能在跨模态交互和非结构化任务中仍有限，反映出奖励稀疏性和模态对齐不足的问题。
- 实验设置合理性：现有评估多基于静态基准，未能充分模拟真实世界的动态交互场景，限制了对模型适应性和实时性的考察。此外，部分数据集可能存在视觉泄露（Visual Leakage）问题，导致结果高估模型能力。
- 改进效果：RL方法在推理路径优化和泛化性上优于传统SFT，但计算成本高且对奖励设计敏感，需进一步优化以适应资源受限环境。
Further Thoughts
本文提出的RL在MLLMs推理中的应用为跨模态AI系统的发展提供了重要参考，但其对奖励稀疏性和跨模态对齐问题的讨论仍显浅显。未来研究可借鉴神经科学中关于人类多感官整合的机制，探索更生物启发的奖励设计，例如基于注意力机制的动态奖励分配，以解决非马尔可夫依赖性问题。此外，RL在多模态推理中的高计算成本可能限制其在边缘设备上的部署，结合联邦学习（Federated Learning）或参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）或许能提供解决方案。另一个值得关注的领域是RL与生成式AI的结合，例如将扩散模型（Diffusion Model）用于生成多模态推理路径，可能进一步提升模型在开放任务中的创造性和适应性。这些跨领域交叉可能为MLLMs推理能力的突破带来新思路。