细粒度奖励

以感知为中心的过程奖励模型改进视觉语言模型

Improving Vision-language Models with Perception-centric Process Reward Models

提供了一种可复用的过程奖励模型思路：把 VLM 回答拆成与图像相关的断言，逐条与视觉证据比对以定位感知幻觉片段，并将该信号转为 token 级优势用于 RL 训练或推理时的截断重生成，可直接用于缓解视觉幻觉与提升多模态推理。