SVR-R1 用自我验证提升多模态推理准确率
UIUC-CS · hf · 2026-07-21
SVR-R1 用自我验证提升多模态推理
这篇论文提出 Self-Verified Reasoner（SVR-R1），把多轮强化学习和模型自身的“自我判定”结合起来，用于多模态推理。
- 模型先给出答案，再用同一套权重输出二元自判定（Yes/No）。
- 如果判定为 No，模型会进入第二次思考；如果是 Yes 或达到轮次上限，则结束并计算奖励。
- 方法基于 GRPO 和异步多轮 rollout，不需要外部监督，也不需要额外 critic。
- 在视觉语言推理基准上，作者报告它相对强基线 显著提升准确率。
- 训练过程中，模型对验证的依赖逐渐下降，但测试准确率继续上升，说明它在内化自我修正能力。
作者表示会开源 SVR-R1，方便后续多模态推理研究。
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