探索未来！阿里通义团队发布R1-Omni：多模态模型+RLVR，揭秘模态交互新纪元

揭开未来交互新篇章：阿里通义R1-Omni多模态模型引领模态革命

　　 3月11日的报道指出，随着DeepSeekR1的发布，强化学习在大模型领域中的潜力得到了进一步挖掘。特别是Reinforcement Learning with Verifiable Reward (RLVR) 方法的引入，为多模态任务带来了全新的优化途径。无论是几何推理、视觉计数，还是传统的图像分类和物体检测任务，RLVR方法均表现出显著优于传统监督微调(SFT)的效果。 这一进展不仅标志着人工智能技术的一个重要突破，也预示着未来在复杂任务处理上的无限可能。它证明了通过创新的方法，我们可以更高效地提升模型性能，特别是在处理那些需要高度精确性和复杂逻辑的任务时。这无疑将推动相关领域的研究和发展，为未来的智能系统提供更加坚实的基础。

　　 然而，通义实验室团队近期探索了将RLVR技术应用于视频全模态模型的研究，填补了Image-Text多模态任务之外更复杂场景的空白。这一创新不仅推动了人工智能在多模态领域的进步，也为未来的研究开辟了新的方向。今天，该团队正式宣布开源R1-Omni模型，为全球的研究者和开发者提供了一个强大的工具，有望促进更多前沿成果的诞生。 这一举措无疑将加速多模态技术的发展，并可能引发新一轮的技术革新。开源模式使得更多的研究力量能够参与到这一领域中来，共同推动技术的边界。我们期待看到更多基于R1-Omni模型的创新应用，这将极大丰富我们的数字世界，并可能带来意想不到的社会影响。

　　 R1-Omni的一个重要特点是其透明性（推理能力）。借助RLVR技术，音频和视频信息在模型中的影响变得更为直观和显著。

　　 比如，在情感识别任务中，R1-Omni能够清晰地展示出哪些类型的信息对于判定特定情绪起到了关键性的作用。

　　 为了评估R1-Omni的表现，通义实验室团队将其与原始的HumanOmni-0.5B模型、处于冷启动阶段的模型以及在MAFW和DFEW数据集上进行有监督微调后的模型进行了对比。

　　 实验结果显示，在同分布测试集（DFEW和MAFW）上，R1-Omni相比原基线模型平均提高了超过35%，相比SFT模型在UAR指标上的提升更是超过了10%。在不同分布测试集（RAVDESS）上，R1-Omni也展示了出色的泛化能力，其WAR和UAR分别提升了超过13%。这些结果充分证明了RLVR在增强推理能力和泛化性能方面的显著优势。

　　 附 R1-Omni 开源地址：

　　 论文：https://arxiv.org/abs/2503.05379

　　 Github：https://github.com/HumanMLLM/R1-Omni

　　 模型：https://www.modelscope.cn/models/iic/R1-Omni-0.5B