突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度

HumanOmniV2团队 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 在多模态大语言模型（MLLMs）应用日益多元化的今天，对模型深度理解和分析人类意图的需求愈发迫切。尽管强化学习（RL） 在增强大语言模型（LLMs）的推理能力方面已展现出巨大潜力，但将其有效应用于复杂的多模态数据和格式仍面临诸多挑战。 在深入研究现有技术后，发现在当前多模态推理模型中发现现有的推理路径存在两大核心问题：全局上下文理解不足和捷径问题。 全局上下文理解不足： 当模型无法准确识别或错误解读多模态证据和上下文信息时，便会出现此问题，导致给出不正确的答案。 捷径问题： 指模型在处理多模态输入时，忽视了关键线索，未充分考量多模态信息就直接给出答案，从而导致次优或片面的结果 为彻底解决这些痛点，阿里巴巴通义实验室团队推出 HumanOmniV2 ，强调模型必须在对多模态输入 全局上下文有清晰理解 的 基础上进行推理。这种全局性理解能够有效避免模型遗漏关键多模态线索，确保推理过程的全面性和深入性。 相关代码、模型、数据都开源，地址可在文末获取。 效果展示 问题：这两个人是什么关系？ A. 他们想引起人们对该产品的关注。 B. 这两个人是商业伙 ...