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Skywork-R1V 2.0 – 昆仑万维开源的新版多模态推理模型

来源:爱论文 时间:2025-04-25 16:49:49

Skywork-R1V 2.0是什么

Skywork-R1V 2.0 是昆仑万维最新开源的多模态推理模型,专为复杂推理任务设计,具备强大的视觉与文本推理能力。模型基于混合强化学习和多模态奖励模型(Skywork-VL Reward)实现推理能力与泛化能力的平衡,引入选择性样本缓冲区(SSB)机制解决“优势消失”问题。在 AIME2024、OlympiadBench 等权威基准测试中表现出色,性能接近甚至超越部分闭源模型。模型权重和代码已全面开源,推动多模态生态建设,助力教育、科研等领域。

Skywork-R1V 2.0的主要功能

复杂推理任务:支持处理复杂的数学、物理、化学等理科题目,提供深度推理和解题思路。多模态理解:结合文本和图像信息,进行视觉和语言的综合推理。通用任务适应:在创意写作、开放式问答等通用任务中表现出色。教育辅助:作为高考理科题目的解题助手,帮助学生理解和解决复杂的数理化问题。科学研究:支持科学分析和实验设计,提供逻辑推理和数据分析能力。编程竞赛:辅助解决编程竞赛中的算法问题,提供代码生成和调试建议。

Skywork-R1V 2.0的技术原理

混合强化学习:结合 多模态奖励模型(Skywork-VL Reward) 和 规则驱动的反馈,提供高质量的奖励信号,平衡推理能力和泛化能力。用选择性样本缓冲区(SSB) 机制,解决强化学习中的“优势消失”问题,提升训练效率。采用 混合偏好优化(MPO),结合偏好信号和规则反馈,提升模型的推理能力和格式合规性。多模态融合:基于轻量级 MLP 适配器连接视觉编码器(InternViT-6B)和语言模型(如 QwQ-32B),减少对大规模多模态数据的依赖。直接结合预训练语言模型与视觉适配器,保留推理能力的同时提升视觉理解能力。模块化重组:模块化设计让视觉和语言模块独立优化,同时保持高效的跨模态对齐。基于训练视觉编码器、适配器和语言模型的不同组合,提升模型的综合性能。训练策略:Group Relative Policy Optimization (GRPO):基于组内候选响应的相对奖励比较,引导模型进行优化。MPO 的多种损失函数:包括质量损失(BCO)、生成损失(SFT)等,提升模型的稳定性和泛化能力。

Skywork-R1V 2.0的项目地址

HuggingFace模型库:https://huggingface.co/Skywork/Skywork-R1V2-38BarXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2504.16656

Skywork-R1V 2.0的应用场景

教育辅助:帮助学生解决高考理科难题,提供解题思路和步骤。科学研究:辅助科研人员进行实验设计、数据分析和文献知识提取。编程开发:为编程竞赛和软件开发提供代码生成、调试和优化建议。创意写作:协助创作者生成创意内容,回答开放式问题。多模态理解:处理图像与文本结合的任务,分析多媒体内容。
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