iVGR: Internalizing Visually Grounded Reasoning for MLLMs with Reinforcement Learning

📌 【iVGR】RL 內化視覺推理，提升細粒度感知

你是否曾想過，讓 AI 在看圖時不必每次都標註物件位置，仍能精準推論？
iVGR 透過強化學習，把視覺定位能力「內化」成文字推論過程。
這意味著推論時可以省去顯式的視覺 grounding，卻不失細粒度感知。

🤔 細粒度感知仍需顯式 grounding，成本高昂
多模態語言模型在進行區域描述、物件定位等任務時，常依賴於顯式的視覺 grounding（例如邊界框或關鍵點標註）來引導文字推理。這種做法在推論階段需要額外的視覺處理模組，增加計算開銷，也限制了模型在端到端應用中的靈活性。研究團隊指出，若能將視覺定位的知識直接轉移到文字推理路徑中，即可在不犧牲精度的前提下減少對顯式 grounding 的依賴。

🧪 以強化學習內化視覺定位能力
iVGR 框架採用強化學習（RL）作為訓練目標，設計獎勵函數使模型在生成文字推論時，同時學會捕捉圖像中的細節位置資訊。訓練過程中，模型會獲得基於圖像與文字對應品質的回饋，逐步將視覺定位的行為內化為文字輸出的潛在表示。推論階段僅需輸入圖像與文字提示，模型即可直接產出具備細粒度定位資訊的回答，無需額外的 grounding 模組。

🔍 報告顯示細粒度感知提升
根據論文實驗，iVGR 在多個細粒度感知基準上表現出明顯改善，顯示該方法成功將視覺定位能力轉移至文字推論路徑。具體來說，模型在不使用顯式 grounding 的情況下，仍能保持或超越基線模型在區域描述、物件定位等任務的準確率。

💡 關鍵在於獎勵設計與策略探索
作者指出，RL 的獎勵函數必須同時衡量文字答案的正確性與其對應的視覺定位品質，才能促使模型學會「內化」而非只是模仿。此外，訓練策略需要兼顧探索與利用，以避免過早收斂於次解。這些設計決策被視為將視覺知識轉移至文字空間的核心因素。

⚠️ 實驗規模與泛化性尚待觀察
論文未 divulge 具體的資料集大小、訓練時長或模型參數量，因此難以評估該方法在更大規模或更多樣化視覺語言任務中的表現。此外，強化學習本身對樣本效率和獎勵敏感度較高，若獎勵設計不當可能導致訓練不穩定或效益有限。

🎯 適合嘗試將視覺知識內化的工程師
若你的應用場景對推論延遲敏感，且願意在訓練階段投入額外的 RL 調校，iVGR 提供了一種可行的方案：透過獎勵引導讓模型自行學會在文字輸出中帶有視覺定位資訊。建議先在小規模資料集上驗證獎勵函數的有效性，再逐步擴大至目標任務。

🔗 論文連結
📝 iVGR: Internalizing Visually Grounded Reasoning for MLLMs with Reinforcement Learning
👤 作者資訊未在摘要中提供
🔗 論文：https://huggingface.co/papers/2605.31096

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