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智能体强化学习
分布 视觉语言模型2医学影像与生物视觉1
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扩展智能体强化学习以提升视觉语言模型中的工具集成推理
Scaling Agentic Reinforcement Learning for Tool-Integrated Reasoning in VLMs
提供了一个可扩展的视觉智能体强化学习训练环境与标准化视觉工具接口，视觉研究者可复用其多轮轨迹采样与可验证反馈机制，训练 VLM 学会在推理中自主调用 grounding、parsing 等视觉工具，从而把「看图」变成多步交互式推理。
LongVT：通过原生工具调用激励“用长视频思考”
LongVT: Incentivizing "Thinking with Long Videos" via Native Tool Calling
将LMM固有的时序定位能力作为原生视频裁剪工具，实现全局到局部的迭代推理，为长视频理解提供可复用的智能体框架与数据构造流程。
IBISAgent：强化多模态大模型中的像素级视觉推理，实现通用生物医学目标指代与分割
IBISAgent: Reinforcing Pixel-Level Visual Reasoning in MLLMs for Universal Biomedical Object Referring and Segmentation
把分割重构为多轮「文本点击动作 + 调用分割工具」的智能体决策过程，无需改动 MLLM 架构、也无需联合微调解码器，这种「MLLM 输出点击坐标驱动外部分割器」的范式可直接迁移到通用指代分割与交互式分割，并天然支持掩码迭代精修。