策略探索

DEVA：面向视觉感知任务的多模态大语言模型微调

DEVA: Fine-tuning Multimodal Large Language Models for Visual Perception Tasks

对做视觉感知任务的 MLLM 微调者，这篇给出了 GRPO 训练动力学的失效分析（多样性下降、探索受限、奖励聚合次优），并给出可插拔的改进：基于流的训练目标提升多样性、全局熵正则扩大探索、以对齐度作为非可验证奖励配合调和聚合，可直接套用到检测/定位等视觉感知的 RL 微调流程中。