R1-V

R1-V是一个针对视觉语言模型（VLM）的研究项目，旨在增强其超泛化能力。该项目主要基于**可验证奖励的强化学习（RLVR）**方法，研究表明，相比传统的链式思维监督微调（CoT-SFT），RLVR在模型的有效性和对分布外（OOD）鲁棒性方面表现更优。通过激励视觉语言模型学习一般化的可视计数能力，避免模型过拟合于训练集，R1-V构建了一个生态高效的视觉语言智能体系。

使用场景

R1-V的应用场景包括：

1. 视觉计数任务：通过可扩展的视觉推理能力，能在图像中进行快速而准确的物体计数。
2. 多模态智能体：能在图形用户界面（GUI）或现实场景中进行视觉理解与决策。
3. 开放源代码研究：提供灵活的平台供研究者进行实验和开发，推动视觉语言模型的进步。

该项目的界面友好且易于设置，适合研究人员和开发者进行多种实验，推动视觉语言智能的发展。