视觉语言模型 / CVPR2026
CodeV:以图像代码实现忠实视觉推理的工具感知策略优化
CodeV: Code with Images for Faithful Visual Reasoning via Tool-Aware Policy Optimization
对做多模态视觉推理智能体的人,这篇提供了可复用的过程级奖励设计思路:把奖励直接定义在图像裁剪等工具输入/输出上而非思维链 token 上,并用可执行 Python 代码表示视觉工具,从而抑制奖励作弊、提升工具使用的证据一致性;其忠实性评测协议也可直接用于诊断自家 VLM 的"猜对答案但推理不忠实"问题。
工具调用强化学习微调过程级奖励