在数字时代，视觉信息在知识转移和对决策的支持转移中的重要性变得越来越突出。但是，改进的传统搜索方法（RAG）面临许多挑战以解决视觉上丰富的信息。一方面，传统的基于文本的方法无法处理视觉上相关的数据。另一方面，现有的视觉抹布方法受定义的固定过程的限制，这使其有效地激活了模型推理功能。阿里巴巴·汤伊（Alibaba Tongyi）的最后一个实验室研究结果：vrag-rl（基于视觉效果赋予抹布，以通过迭代性推断使用增强性学习来理解视觉上丰富的信息）在培训多模束剂的培训中引入了加固学习算法。借助重复的推理和视觉感知空间，搜索，推理和理解中视觉语言模型的能力（VLM）得到了详尽的改进，这是提供的ES是为了生成纯视觉搜索改进的任务的有效解决方案，代码和模型是完全开源的！论文地址：arxiv.org/pdf/2505.22019githubaddress：https：//github.com/alibaba-nlp/vraginformations，解决现有的抹布方法所面临的挑战的挑战，当涉及到不足的介绍中，介绍了介绍，尤其是在介绍介绍中，介绍了介绍，尤其是在介绍中，介绍了介绍，尤其是介绍的介绍，介绍了介绍的介绍。阶段，展示了视觉上丰富的文档，尤其是在BRL介绍的框架内，在整个阶段缺乏推理学习。 vrag-rl定义了动作范围的pual pual，该模型可以逐步专注于信息密集型，粗到厚到薄，精确地，关键的视觉信息，并充分提高视觉语言模型的能力（VLM），以获得，推断和理解视觉信息。同时，当现有方法将用户咨询转换为搜索引擎可以理解的搜索应用程序时，由于语义偏见和缺少信息等问题，通常很难获得相关信息。这不仅影响搜索结果的相关性，而且还限制了随后的一代阶段中模型的推理能力。为了解决这个问题，VRAG-RL将视觉上感知的动作与强化学习结合在一起，以使模型在搜索引擎中更有效。提出与互动的机制搜索。这种机制不仅有助于更精确地表示模型，而且还可以在搜索过程中进行动态调整，以大大提高效率和搜索结果的相关性。在感知动作空间中重新定义新的视觉仿生思想范式的传统抹布方法通常意味着固定的搜索生成PRocess在处理视觉信息时，即首先通过搜索引擎搜索相关信息，然后产生直接响应。这个固定的过程忽略了视觉信息的独特性，无法完全使用视觉数据的丰富细节。这限制了推理的能力。相反，VRAG-RL彻底彻底改变了传统的搜索范式，引入了视觉识别动作，包括各种视觉识别动作，例如选择该区域，切割和规模。这些动作使VLM可以精确提取细小的尺寸和视觉信息，并精确地厚度较厚。例如，在使用复杂的图片和设计时，第一个模型可以从整个图像中提取近似信息，然后逐渐专注于信息密集的信息，并通过切割和规模操作获得更清晰，更详细的视觉信息。这种识别方法在不仅可以提高模型能够理解视觉信息的能力，从厚度到更细节，而且可以大大提高搜索效率，并允许模型更快地将与问题相关的图像的内容放置。 VRAG-RL使用多个抽样策略来创建培训数据。格兰德斯负责确定一般推论路线。专家模型在大型模型的指导下记录了图像的重要领域。将大规模模型的推理能力与专家模型的精确注释能力相结合，该模型可以在培训过程中学习更有效的视觉识别策略，从而显着提高现实世界应用中的模型性能。通过使VRAG-RL的效率加倍并整合了三个因素：搜索效率，模式一致性和产生，可以提高协同优化效率和搜索和推理深度的精细谷物奖励机制。质量。确定模型，以不断优化与咨询引擎交互的搜索和推理路线。搜索效率奖励：绘制NDCG指标（累积增益标准的折扣），该指标在信息搜索字段中广泛使用，激励模型优先考虑搜索图像内容并快速构建高质量的环境。一致性奖励：确保模型遵循预先建立的推理的逻辑途径，并避免由于雇主偏离任务而产生偏离任务目的的结果。生成质量奖励：评估模型并限定生成的响应质量时，您指导模型以获得更精确和连贯的答案。这种多维奖励机制达到了搜索和推理之间的双向驱动力，有效的搜索提供了详细的推理支持，推理反馈更多地指导了策略搜索模型的优化并形成闭路优化。增强学习改善了VRAG-RL多模式的衰弱。基于强化学习策略，引入了行业领先的小组算法，以允许视觉语言模型（VLMS）不断优化与搜索引擎进行多个回合交互的搜索和推理功能。同时，您可以在本地实施搜索引擎以模拟真实的应用程序方案，零搜索引擎呼叫和模型培训更有效。这种训练方法不仅可以改善模型的概括，而且还可以在各种视野和视觉任务中很好地工作，从而为训练多模式代理提供了新的解决方案。 VRAG-RL实验分析的性能明显优于每个参考数据集的现有方法。许多类型的复杂视觉和语言任务，例如Diseños。实验结果表明在VRAG-RL上，在视觉上丰富的信息处理方面具有很大的优势，这使您可以更有效地搜索，推断和生成高质量的响应。 VRAG-RL显示出显着的性能改进，无论是基于通知的方法，例如香草延迟还是React Rag，还是随着搜索R1的增加而增加的基于学习的方法。在传统的抹布方法中，模型通常需要进行一次或多次检查。下班后立即产生答案。但是，由于对视觉信息和多重推理功能缺乏详细的了解，这种方法在复杂的视觉任务方面通常遭受低性能。相反，VRAG-RL方法支持多个相互作用。具体而言，通过定义视觉感知的作用空间，VRAG-RL可以在推理阶段逐渐将信息集中在推理阶段，从而获得了原油信息的收集。同时，通过优化搜索和推论E效率路线，此方法可显着提高模型在视觉任务中的性能，同时保持高效率。 Future Outlook基于视觉感知开辟了一个新时代的多模式推理。 VRAG-RL开设了一条新的路线，以搜索视觉上丰富的信息和改进的生成任务。将来，研究团队计划扩大模型的能力，并引入更多模仿复杂信息处理的动作，从而使模型更深入地思考。同时，团队努力减少模型的幻想，并引入更高级的模型体系结构和培训方法，以进一步提高框架的精确性和可靠性，并在更实际的应用程序场景中促进实施和开发视觉语言模型的实现和开发。