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（来源：机器之心Pro）

本文的主要作者来自复旦大学和南洋理工大学 S-Lab，研究方向聚焦于视觉推理与强化学习优化。

先进的多模态大模型（Large Multi-Modal Models, LMMs）通常基于大语言模型（Large Language Models, LLMs）结合原生分辨率视觉 Transformer（NaViT）构建。然而，这类模型在处理高分辨率图像时面临瓶颈：高分辨率图像会转化为海量视觉 Token，其中大部分与任务无关，既增加了计算负担，也干扰了模型对关键信息的捕捉。

为解决这一问题，复旦大学、南洋理工大学的研究者提出一种基于视觉 Grounding 的多轮强化学习方法 MGPO，使 LMM 能在多轮交互中根据问题，自动预测关键区域坐标，裁剪子图像并整合历史上下文，最终实现高分辨率图像的精准推理。相比监督微调（SFT）需要昂贵的 Grounding 标注作为监督，MGPO 证明了在强化学习（RL）范式中，即使没有 Grounding 标注，模型也能从 “最终答案是否正确”的反馈中，涌现出鲁棒的视觉 Grounding 能力。

MGPO 的核心创新点包括： 1）自上而下的可解释视觉推理：赋予了 LMMs 针对高分辨率场景的 “自上而下、问题驱动” 视觉搜索机制，提供可解释的视觉 Grounding 输出； 2）突破最大像素限制：即使因视觉 Token 数受限导致高分辨率图像缩放后模糊，模型仍能准确识别相关区域坐标，从原始高分辨率图像中裁剪出清晰子图像用于后续分析； 3）无需额外 Grounding 标注：可直接在标准 VQA 数据集上进行 RL 训练，仅基于答案监督就能让模型涌现出鲁棒的视觉 Grounding 能力。

图 1：基于 MGPO 训练的模型性能展示，在处理高分辨率图像时，模型会根据问题输出关键区域坐标，然后自动触发图像裁剪函数，返回清晰的子图帮助模型回答问题。

介绍

当前，以 Qwen2.5-VL 为代表的多模态大模型（LMMs）通常基于强大的语言模型（如 Qwen2.5）结合外部原生分辨率视觉 Transformer（NaViT）构建。然而，这类模型在处理高分辨图像任务时面临挑战：高分辨率图像会转换成海量视觉 Token，其中大部分与任务无关，既增加了计算负担，也干扰了模型对关键信息的捕捉。

相比之下，在处理高分辨率真实场景时，人类视觉系统会采用任务驱动的视觉搜索策略，首先定位，再仔细审视关键兴趣区域。受这一生物机制启发，我们尝试通过视觉 Grounding 为 LMMs 赋予类似的视觉搜索能力，使其聚焦于图像中的关键区域。

但传统视觉 Grounding 模型需依赖大量 Grounding 标注进行训练，而此类标注成本较高。有没有可能不需要额外 Grounding 标注，仅通过最终答案的正确性对模型进行奖励，就让模型自动学会 “找重点”？

我们的答案是：可以。本文提出基于视觉 Grounding 的多轮强化学习算法 MGPO（Multi-turn Grounding-based Policy Optimization），使 LMMs 能在多轮交互中自动预测关键区域坐标、裁剪子图像并整合历史上下文，最终实现高分辨率图像的精准推理。我们的实验证明，即使没有任何 Grounding 标注，模型也能从 “最终答案是否正确” 的奖励反馈中，涌现出鲁棒的视觉定位能力

方法概览

MGPO 的核心思想是模拟人类的多步视觉推理过程：给定高分辨率图像和问题，模型先预测关键区域的坐标，裁剪出子图像；再结合原始图像和子图像的上下文，进行下一步推理。

下图比较了 MGPO 与 SFT、GRPO 的区别，MGPO 可以仅靠正确答案的监督信息，涌现鲁棒的视觉 Grounding 能力。

解决 “冷启动”：固定两回合对话模板

在实际训练中，我们发现 LLMs 在 Rollout 过程中，难以自主在中间过程调用 Grounding 能力，使得 RL 训练过程缓慢。为了解决模型的冷启动问题，我们设计了一个固定两轮对话模板（如下图所示），在第一轮对话中明确要求模型只输出与问题相关的区域坐标，在第二轮对话中再要求模型回答问题。

处理高分辨率：坐标归一化与子图像裁剪

受限于模型能够处理的视觉 Token 数量，高分辨率图往往会被缩放成模糊图像，导致细节丢失。如下图所示，当处理缩放图像时，MGPO 会先定位到与问题相关的区域，再从原始图像中裁剪出清晰的子图，确保模型能够正确回答相关问题。

实验结果

1.不同范式对比

基于相同训练数据下，我们对比了 SFT、GRPO、MGPO 在两个高分辨率图像 Benchmark 的表现：MME-Realworld（In-Distribution）和 V* Bench (Out of Distribution)。实验结果显示，GRPO 相较于 SFT 并未带来显著性能提升，这与之前多模态数学任务的研究结论相反。我们推测，对于高分辨率视觉中心任务，核心挑战在于让模型感知细粒度图像细节，而非进行复杂的长链推理。

相比之下，MGPO 取得了显著提升，相比 GRPO 在 MME-Realworld、V* Bench 分别提升 5.4%、5.2%。我们还将结果与 OpenAI 的 o1、GPT-4o 在 V* Bench 上进行了对比，尽管我们的模型仅基于 7B 模型、用 2.1 万样本训练，经过 MGPO 训练的模型仍超过了这两个商业大模型。

2.RL 训练过程中视觉 Grounding 能力的涌现

我们统计了 GRPO 与 MGPO 两种 RL 框架训练过程中，模型生成的有效 Grounding 坐标比例。结果显示，MGPO 的有效比例随训练迭代呈现显著上升趋势，证明了 MGPO 仅需利用标准 VQA 数据（无需额外 Grounding 标注），就能在 RL 训练过程中自主涌现出稳定、精准的视觉 Grounding 能力。

总结

MGPO 通过多轮强化学习算法激活视觉 Grounding 能力，有效提升了多模态大模型处理高分辨率图像时的 “视觉 Token 冗余” 和 “关键信息丢失” 等问题。同时，实验证明了，相比 SFT 需要昂贵的 Grounding 标注，RL 算法可以仅通过最终答案的奖励反馈，使得模型自主涌现出鲁棒的 Grounding 能力，避免了对昂贵 Grounding 标注的依赖。

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