高考考上985的AI来了！超强数理推理横扫真题，训练秘籍剑指AGI

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文章摘要

昆仑万维最新发布的Skywork-R1V 2.0版本，标志着多模态推理模型的又一次重大突破。作为全球首个工业界多模态推理模型，R1V 2.0不仅在技术上实现了显著进化，还全面开源了模型权重、技术报告和代码仓库，推动了多模态推理社区的发展。R1V 2.0的亮点在于其强大的高考数理解题能力，能够准确解答复杂的物理、化学和生物题目，展现出985高校水平的推理能力。例如，在2022年江苏高考物理真题中，模型通过法拉第电磁感应定律准确计算了感应电动势，并给出了正确答案。这种能力不仅限于物理，模型在化学和生物题目中也表现出了极高的准确率。

R1V 2.0的另一个显著特点是其在数学推理和编程能力上的跃升。在多个权威基准测试中，R1V 2.0相较于前代版本在文本与视觉推理任务中均实现了显著提升。例如，在MMMU、Olympiad Bench和MathVision等视觉推理榜单上，R1V 2.0均取得了优异的成绩，甚至在部分任务中追平了闭源商业模型。此外，模型在AIME2024和LiveCodeBench等挑战中也展现出了人类专家级别的数学和代码理解能力。

为了实现这些突破，昆仑万维团队引入了多项创新技术。首先是多模态奖励模型Skywork-VL Reward，它通过融合多模态推理与通用奖励模型，显著增强了模型的推理能力和泛化能力。在视觉奖励模型VL-RewardBench基准上，Skywork-VL Reward取得了73.1的SOTA成绩，同时在纯文本奖励基准RewardBench上更是拿下了90.1的高分。此外，团队还引入了混合偏好优化（MPO）机制，通过偏好信号优化模型的推理路径，确保其在多任务、多领域场景下的强大能力。

为了进一步提升模型的深度推理能力，团队采用了基于规则的群体相对策略优化（GRPO）算法，并引入了选择性样本缓冲区（SSB）机制。SSB通过保留并优先选择具有非零优势的高价值样本，显著提高了训练的有效样本密度，缓解了模型在训练中期优化空间趋于饱和的问题。实验证明，SSB在R1V 2.0中的应用是提升推理能力与训练效率的关键一环。

昆仑万维的开源策略不仅限于R1V 2.0，团队还在视觉、推理、视频生成等领域开源了多款模型，并进行了前沿的“空间智能”探索。这些开源项目在ModelScope与Hugging Face上大受欢迎，赢得了社区的热烈反响。通过开放权重、技术报告和代码仓库，昆仑万维为全球开发者和研究人员提供了宝贵的资源，加速了AI技术的迭代和应用。

总的来说，R1V 2.0的发布不仅是昆仑万维在AGI道路上的又一里程碑，也标志着开源模型与闭源系统之间的差距正在逐步缩小。通过持续开源和技术创新，昆仑万维正在推动整个行业向AGI迈进。