本文作为立场论文，主张强化微调（RFT）通过强化学习算法显著提升多模态大语言模型（MLLMs）的推理能力，总结了社区在多模态、任务和领域上的进展，并提出了五个未来研究方向，但缺乏具体方法创新和实验验证。
Reinforcement Learning, Multimodal Systems, Reasoning, Large Language Model, Fine-tuning
Haoyuan Sun, Jiaqi Wu, Bo Xia, Yifu Luo, Yifei Zhao, Kai Qin, Xufei Lv, Tiantian Zhang, Yongzhe Chang, Xueqian Wang
Tsinghua Shenzhen International Graduate School, Tsinghua University
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Background Problem
在2025年的人工智能通用智能（AGI）追求的关键节点上，大型语言模型（LLMs）和多模态大语言模型（MLLMs）的推理能力提升成为研究热点。强化学习（RL），特别是强化微调（RFT），已被证明在增强LLMs的推理能力方面具有显著潜力，如OpenAI-o1和DeepSeek-R1等模型的成功所示。然而，MLLMs需要整合多种模态数据（如视觉、文本、音频）以理解复杂的多模态环境，其推理能力在多模态场景下的提升仍面临挑战，包括跨模态、任务和领域的泛化问题，以及训练算法的稳定性问题。本文作为立场论文，主张RFT是提升MLLMs推理能力的关键机制，并试图通过总结社区已有工作和提出未来方向，为该领域提供参考。
Method
本文并未提出具体的新方法或技术创新，而是作为一篇立场论文，总结了强化微调（RFT）在提升多模态大语言模型（MLLMs）推理能力方面的应用和进展。以下是其讨论的核心内容和方法框架：
- 核心思想： RFT通过强化学习算法（如PPO和GRPO）对MLLMs进行后训练，以增强其在多模态环境下的推理能力。论文将RFT方法分为Critic-Model-Driven（如PPO）和Critic-Model-Free（如GRPO）两类，前者依赖价值模型指导策略优化，后者通过组内奖励归一化提高效率并减少内存消耗。
- 方法分类与原理：
- Critic-Model-Driven方法： 以PPO为例，通过演员-评论家（Actor-Critic）框架，利用广义优势估计（GAE）计算奖励，优化策略模型，同时限制新旧策略的偏离（如通过KL散度或裁剪目标函数）。
- Critic-Model-Free方法： 以GRPO为例，摒弃价值模型，通过采样一组输出并计算组内相对奖励进行策略优化，同时应用KL散度惩罚以避免过度偏离初始模型。
- 应用方式： 论文提到RFT被广泛应用于不同模态（如视觉、音频）、任务（如数学推理、图像分割）和领域（如医学视觉、视频推理），并讨论了改进的训练范式（如课程强化学习、在线过滤）和算法策略（如动态KL散度、噪声退火）。
- 批判性思考： 尽管论文详细总结了RFT的现有方法和应用，但其内容更像是对已有工作的综述，而非提出新的技术创新。缺乏对具体方法实现细节的深入分析，例如如何针对多模态数据设计奖励函数，或如何解决跨模态推理中的具体挑战。此外，论文未提供任何原创算法或改进建议，仅停留在概念性描述和分类上，学术深度有限。
Experiment
本文作为立场论文，未开展具体的实验研究，也未提供原创的实验数据或结果。以下是对其提及的社区工作和实验相关内容的总结与批判：
- 社区工作总结： 论文提到RFT在MLLMs推理能力提升上取得了显著进展，涵盖多模态（如视觉、音频）、多任务（如数学推理、图像分割）和多领域（如医学、视频）应用，并列举了大量相关模型和项目（如VisualPRM、Audio-Reasoner、InternVL2-MPO等）。此外，论文还提到了一些改进算法（如Curr-ReFT、MM-EUREKA）和基准测试（如ZeroBench、V1-33K）的趋势。
- 实验效果与设置的缺失： 由于本文未进行具体实验，缺乏对方法效果的直接验证或对比分析。论文仅通过引用已有工作和项目来支持其立场，但未提供这些工作的具体实验设置、数据集选择、评估指标或结果对比，无法判断其改进是否显著或实验设计是否合理。
- 批判性思考： 缺乏实验部分是本文的一大缺陷。作为立场论文，虽然不一定需要原创实验，但至少应对引用的关键工作进行深入分析，例如其实验设计的合理性、结果的可重复性或局限性。然而，论文仅罗列了大量工作和趋势，未进行批判性评估，未能揭示这些实验结果是否被过度美化或存在选择性报告（cherry-picking）的问题。此外，论文未讨论RFT在MLLMs应用中的潜在实验挑战，如多模态数据稀缺性对实验结果的影响，或跨模态泛化能力的真实测试难度，这使得其总结显得表面化。
Further Thoughts
尽管本文在总结RFT对MLLMs推理能力提升的社区进展方面做了大量工作，但其作为立场论文的深度和批判性不足，未能提供具体的创新方法或实验验证，限制了其学术价值。进一步思考，我认为RFT在MLLMs中的应用可能面临一些未被充分讨论的挑战，例如多模态数据间的对齐问题如何影响强化学习的奖励设计，以及在跨模态推理中如何避免模型对某一模态的过度依赖。此外，论文提出的未来方向中，关于安全性和数据增强的部分与其他领域（如计算机视觉、NLP）已有研究高度重叠，缺乏针对MLLM推理能力的独特视角。未来研究可以借鉴其他领域的经验，例如视觉领域中对抗性攻击的防御机制如何适配到多模态推理场景，或NLP中数据增强技术如何扩展到多模态数据，以解决数据稀缺问题。同时，社区应更加关注RFT在实际应用中的可解释性和可控性，确保推理过程的安全性和可靠性，而不仅仅是性能提升。这需要跨学科的合作，例如与AI伦理和安全领域的研究结合，探索多模态推理模型在高风险场景（如医疗诊断）中的潜在漏洞和应对策略。