arXiv 论文提出 OVC 框架，改进多模态强化学习信用分配
原文标题：From Visual Affinity to Learning Credit in Multimodal Reinforcement Learning
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该论文指出，RLVR 将单一响应级优势统一分配给所有 token，忽视了视觉观察与后续推理的不同作用。作者提出 Outcome-Conditioned Visual Credit（OVC）插件框架，将视觉关联度量与 token 级信用分配解耦，并通过相对视觉编码、结果条件证据校准与归一化信用分配三步实现。基于 GSPO-token 实例化后，在三个模型的六项基准上平均准确率提升 1.86 至 2.39 个百分点，且无需辅助奖励模型或推理时模块。
- 问题
- RLVR 把单一响应级优势均分给所有 token，忽视视觉观察与推理的不同作用。
- 方法
- OVC 插件框架解耦视觉关联度量与 token 级信用分配，经相对视觉编码、结果条件校准、归一化分配三步。
- 结果
- 基于 GSPO-token 在三个模型六项基准上平均准确率提升 1.86 至 2.39 个百分点
- 影响
- 多模态强化学习可直接插拔提升，无需辅助奖励模型或推理时模块。
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