Vision-R1:多模态领域的DeepSeek R1-Zero,7B参数比肩OpenAI O1
Vision-R1项目通过两阶段策略解决了多模态推理数据稀缺的问题,提出冷启动初始化和RL训练方案,并创新性地引入PTST策略和HFRRF奖励函数,显著提升了模型在多个数学推理基准测试中的表现。
Vision-R1项目通过两阶段策略解决了多模态推理数据稀缺的问题,提出冷启动初始化和RL训练方案,并创新性地引入PTST策略和HFRRF奖励函数,显著提升了模型在多个数学推理基准测试中的表现。
来自加州伯克利大学的研究团队以极低的成本(低于30美元)成功复现了DeepSeek R1-Zero的关键技术,并在‘倒计时’游戏中展示了小型语言模型的强大自验证和搜索能力。