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　　我们这篇工作聚焦于一个核心问题：如何在多模态环境中复现 DeepSeek-R1 的关键特性，包括稳定的回答长度增长、准确率奖励以及 Visual aha-moment？

　　为了解答这一问题，来自上海人工智能实验室、上海创智学院、上海交通大学和香港大学的研究人员提出了多模态学科推理模型 MM-Eureka。

　　开源框架：我们基于 OpenRLHF 开发了一个高效可扩展的多模态大规模强化学习框架，支持 InternVL 等多种模型和 RL 算法。相比 R1-V 等已有框架，我们的方案成功训练了 InternVL 2.5-38B 等大型模型。

　　极大的数据效率：仅使用 54K 图文数据进行规则型 RL 训练，平均性能超过使用 1M 数据的 MPO 模型；整体基准准确率与使用 12M 数据进行 CoT SFT 训练的模型相当！MM-Eureka-Zero 仅使用 8K 图文数学推理数据（指令模型的 0.05%），在我们自建的 K12 基准测试上超越指令模型 8.2%，在 MathVerse 上表现相当。

　　极简的 RL 设计足以获得出色效果。在 instruct 模型上实验时，添加 KL 散度会限制模型探索，导致无法观测到 response length 的提高。

　　数据选择对于稳定 RL 训练很重要！基于难度的数据过滤策略对 RL 训练稳定性至关重要。在 8B-instruct 模型上进行 RL 训练时，若不进行数据过滤，训练过程极其不稳定。

　　模型在 RL 训练中展现类似 DeepSeek-R1 的 aha-moment，特别是模型不仅学会反思和回溯，还学会重新审视图像中的关键信息，我们认为这是 Visual aha-moment 的关键特征。

　　在 Instruct 模型上，几乎全部使用开源数据（50K），便在所有多模态数学推理基准上取得稳定提升。相比其他后训练策略，比如 MPO（1M 数据）和 CoT SFT（12M 数据），我们发现简单的 rule-based RL 具备极强的数据高效性，使用几十分之一的数据，平均性能超过 MPO，与 CoT SFT 相当。

　　在 Pretrained 模型上进一步挖掘 RL 潜力，仅需 8K 多模态数学推理数据，即可在奥林匹克数学测试集（部分）和 K12 数学推理测试集上，超过使用 16.3M 数据进行 SFT 的指令模型。在 MathVerse 上，两种模型表现也相似。我们仅使用了指令模型数据量的 0.05%，凸显了强化学习的巨大潜力！

　　我们在复现过程中进行了许多其他的尝试，在此分享一些我们认为有帮助，但并未成功验证的操作。我们认为这并不代表这些方法有问题，而是需要进一步探索。

　　Curriculum Learning：尽管我们基于难度划分数据并尝试从易到难训练，但未观察到明显性能提升。我们认为简单问题的学习难以直接泛化到难题，如何更有效地组织课程学习数据仍需探索。

　　Online Data Filter：我们将预先基于难度的数据筛选策略记为 Offline Data Filter。这种方案虽然可以帮助 RL 进行稳定训练，但其数据利用率降低了，因此我们希望在模型训练过程中动态进行基于难度的数据筛选（类似 PRIME）。然而，我们发现训练结果不如 offline data filter 稳定，我们认为这是因为每次更新时的数据量不同，导致梯度不稳定。

　　Model Size：尽管目前一些工作，比如 ORZ、SimpleRL 在 7B level 的 LLM 上也复现了 R1 的表现，但我们在多模态推理场景下，难以通过 8B 的 InternVL Pretrained 进行成功复现。我们认为这受制于多模态推理数据质量以及多模态预训练数据中很少存在 long CoT 数据。

　　我们开源了全套数据（包括自助收集的高质量多模态 K12 数据集）、代码和模型，并发布了详细的技术报告，涵盖所有复现过程及未成功的尝试。希望我们的工作能帮助社区共同推进多模态推理的发展！我们同样在持续推进模型训练，请继续关注！

　　今天是绿中海20xx年第一次全体员工大会的日子，我们在这里总结过去，畅想未来。首先，我对全体员工在过去的一个季度以来的辛苦工作表示衷心的感谢!也对全体员工一个季度以来所取得的成就予以充分肯定!

　　有关交通安全的：过马路时，不要边走边看书，不能翻越马路的中间护栏，不能在没有斑马线的道路横穿，要想过马路，要看红绿灯，要走天桥或地下通道;乘车时，不能把头伸出窗外，不能往窗外扔杂物;骑车时，不能俩人搭肩骑，不能撒手骑，不能一手拿伞一手扶把骑……

　　狈风痛叫，都有些不像人类发出的了，因为小不点是踩着他落下来的。他的半张脸彻底瘪了下去，而右侧胸骨更是全部折断，嘴角不断溢血。

　　五是把好正式选举关。按照法定时间要求，在正式选举日前5天把正式候选人名单在各村进行张贴公示，做好宣传，让广大选民及早了解候选人的基本情况。在选举日前，镇指导小组召开联村指导员会议，专题部署正式选举日工作安排。同时，联村指导员还下村辅导培训选举工作人员。为防止突发事件的发生，镇党委协调镇派出所，做到警力随时待命。由于事前部署周密，职责明确，x月20日全镇选举日那天，全镇xx个行政村的选举工作操作规范，流程严密，秩序井然。虽然，、等四个村进行二次选举，但是，最终还是顺利地完成了选举任务。

　　最后，我还要说说我校另外一个重要群体，那就是来我校挂职学习交流代课的老师们。他们来到学校后，很快融入到我们这个集体中，成为和谐实小大家庭的一份子，为学校注入了新鲜血液，促进了学校更好的发展。像车辉、金燕等老师，无论给个什么班都无怨无悔，尽心尽力去教，而且进步幅度都很大，的确显示出了一个教师的高风格、高素质。

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　　半数以上的人都已猜到小不点的身份，知道他有多么的凶残，因此在那些师兄师姐还没有回来的情况下就去一战，依旧是无惧。

　　这是一场大激战，两个不可想象的存在布下原始宝符，定住山川，在此生死搏杀。

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