VLM-R1：将DeepSeek的R1方法成功迁移到视觉领域，显著提升多模态AI性能

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VLM-R1开源项目将R1方法应用于视觉语言模型，显著提升了模型的稳定性、泛化能力和易用性，为多模态AI发展带来新突破。

原文标题：重磅发现！DeepSeek R1方法成功迁移到视觉领域，多模态AI迎来新突破！

原文作者：机器之心

冷月清谈：

VLM-R1项目成功将DeepSeek的R1方法应用于视觉语言模型，并在Qwen2.5-VL的基础上进行了验证。结果表明，相比传统的SFT方法，R1方法在稳定性、泛化能力和易用性方面都有显著提升。

R1方法在各种复杂场景下都能保持稳定的高性能。更重要的是，在领域外测试数据上，随着训练步数的增加，R1模型的性能持续提升，而传统SFT模型的性能却开始下降。这表明R1方法能够帮助模型真正理解视觉内容，而非简单记忆。

此外，VLM-R1项目提供了完整的训练和评估流程，方便开发者快速上手。一个实际案例展示了模型能够准确识别图片中的食物，并根据蛋白质含量进行排序，体现了其强大的视觉理解和推理能力。

VLM-R1的出现为多模态模型的训练提供了新的思路，并可能引领视觉语言模型训练的新潮流。该项目已完全开源，鼓励开发者参与并推动多模态AI技术的发展。

怜星夜思：

1、VLM-R1 提到的 GRPO 强化学习方法，和传统的强化学习方法有什么区别？它的优势主要体现在哪些方面？
2、文章中提到 VLM-R1 在领域外的测试数据上表现更好，这是否意味着它可以减少对大量标注数据的依赖？
3、除了文章中提到的应用场景，VLM-R1 还可以应用于哪些其他领域？

原文内容

机器之心发布

机器之心编辑部


嘿，各位开发小伙伴，今天要给大家安利一个全新的开源项目 ——VLM-R1！它将 DeepSeek 的 R1 方法从纯文本领域成功迁移到了视觉语言领域，这意味着打开了对于多模态领域的想象空间！

这个项目的灵感来自去年 DeepSeek 开源的那个 R1 方法，靠着 GRPO（Group Relative Policy Optimization）强化学习方法，在纯文本大模型上取得了惊人的效果。

现在，VLM-R1 团队直接把它应用到了视觉语言模型上，打开了一扇新的大门！

VLM-R1 验证结果惊艳 

这个项目的团队在 Qwen2.5-VL 的基础上，同时对比了 R1 和传统的 SFT 方法。结果相当惊艳：

1、稳定性拉满：R1 方法在各种复杂场景下都能保持稳定的高性能，这在实际应用至关重要！

2. 泛化能力卓越：更让人震惊的是，在领域外的测试数据上，随着训练步数增加，传统 SFT 模型的性能开始下滑，而 R1 模型却能持续提升！这意味着 R1 方法帮助模型真正 “学会” 了理解视觉内容，而不是简单地记忆！

（训练和测试领域的差异对比）

（泛化性对比，绿线是 VLM-R1，在领域外泛化性显著更优）

3、上手超简单：VLM-R1 项目团队还贴心地提供了完整的训练和评估流程，四步就能开始训练，对开发者十分友好。

小编亲测之后，在此分享一个实际案例，结果让人意外。


图片里展示了一桌子丰盛的美食，包括各种蔬菜、面饼和点心。针对图片，我们向模型提出了一个问题：“在图片中找出蛋白质含量最高的食物”。

模型不仅回答得准确：

“图片中展示了桌上的各种菜品，包括蔬菜、面饼和点心。从蛋白质含量来看，面饼或面点可能含量最高，因为它们通常由全谷物制成，面粉中含有蛋白质。虽然蔬菜也含有蛋白质，但比起这些主食来说含量较少。”

更厉害的是，它还精准地在图片中框选出了那个蛋白质含量最高的鸡蛋饼！

这种精确的视觉理解能力和推理能力，让人印象深刻！

完美展示了 VLM-R1 在实际应用中的优势：

  • 准确的视觉识别能力

  • 专业的知识推理能力

  • 清晰的文本表达能力


全新思路

作为一个 AI 领域的观察者，VLM-R1 的出现也为开发者和行业提供了许多新的思路，比如：

1、证明了 R1 方法的通用性，不止文本领域玩得转；
2、为多模态模型的训练提供了新思路；
3、或许能够引领一种全新的视觉语言模型训练潮流；

完全开源

最棒的是，这个优秀的项目完全开源！

项目地址：[VLM-R1](https://github.com/om-ai-lab/VLM-R1)

对视觉语言模型感兴趣的同学，强烈建议去看看这个项目。说不定你的下一个突破性研究就从这里开始！

最后，期待看到更多开发者加入进来，一起推动多模态 AI 技术的发展。如果你也对这个项目感兴趣，欢迎加群讨论！


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VLM-R1 的视觉理解和推理能力，可以应用于很多领域，比如机器人控制、医疗影像分析、自动驾驶等等。想象一下，机器人可以根据视觉信息更智能地与环境交互，医生可以用它辅助诊断病情，自动驾驶汽车可以更准确地识别路况，是不是很酷？

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理论上，如果模型的泛化能力足够强，确实可以减少对标注数据的依赖。VLM-R1 在领域外数据上的优秀表现，暗示了它可能具备这种潜力。但这还需要更多实验和研究来验证。

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我觉得减少数据依赖是未来 AI 发展的必然趋势。毕竟标注数据成本太高了。VLM-R1 的出现让我看到了这种可能性，但现在说完全取代标注数据还为时尚早。

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说个我的理解，GRPO 就像一个学习小组，大家互相比较学习进步，而不是只盯着最终考试成绩。这样即使考试题很难，只要你在小组里进步最快，也算赢。我觉得这种方法更适合 VLM-R1 这种需要持续学习和适应复杂环境的场景。

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传统的强化学习容易出现“奖励欺骗”问题，就像学生为了考试高分死记硬背，而不是真正理解知识。GRPO 通过比较学习，更注重学习过程的进步和策略的有效性，避免了这种问题，让模型学得更“扎实”。

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我觉得它在电商领域也大有可为。比如根据用户上传的图片，推荐更合适的商品，或者帮助商家自动生成商品描述，提升用户体验和运营效率。

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针对“VLM-R1 还可以应用于哪些其他领域？”这个问题，我觉得还可以应用于虚拟现实和增强现实领域，提供更智能的交互体验，让虚拟世界更“真实”。

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GRPO (Group Relative Policy Optimization) 关注的是策略相对于一个组内其他策略的性能提升，而不是绝对性能。这使得它在多智能体场景或者复杂环境中（奖励稀疏）更稳定，不容易受到环境变化或其他智能体行为的影响。VLM-R1 中使用 GRPO，可能也是看中了它在复杂视觉语言场景下的稳定性优势。