arXiv · cs.AI· Suxin Ji·· 21 天前AI 评分47
Selective-RL：通过选择性迁移 RL 更新提升视觉推理能力
Selective Transfer of RL Updates for Visual Reasoning
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Suxin Ji
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.08659v1
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AI 导读
Selective-RL 方法通过隔离 RL 训练阶段产生的参数更新，保留其主导矩阵方向并迁移至 VLM 的语言模块，实现免训练的能力迁移。在 3 个模型家族和 5 个视觉推理基准上，该方法在 15 组对比中的 12 组优于全量更新插值，其中 Qwen 接收模型在 MathVision 上提升 8.55 个百分点。对照实验表明，仅更新幅度或任意低秩都无法复现这些收益。
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