MM-Eureka – 多模态推理领域的革新者
MM-Eureka 是什么
MM-Eureka 是由上海人工智能实验室、上海创智学院、上海交通大学和香港大学等机构研究人员共同开发的多模态推理模型 。它通过基于规则的大规模强化学习（RL），将单模态推理中的关键特性，如稳定的回答长度增长、准确率奖励以及视觉顿悟时刻等，成功扩展到多模态场景。该模型推出了 MM-Eureka-8B 和 MM-Eureka-Zero-38B 两个核心版本，分别基于 InternVL2.5-Instruct-8B 和 InternVL2.5-Pretrained-38B 构建，仅使用少量图文数据进行规则型强化学习训练，就能取得超越其他需要大规模数据训练模型的性能。
核心功能
- 强大的多模态推理能力 ：能够同时处理文本、图像等多种数据类型，将大规模强化学习技术应用于多模态场景，实现对复杂问题的深度理解和高效推理，为解决实际问题提供了更全面、更准确的依据。
- 复现关键特性 ：在多模态空间中成功复现了文本 RL 系统的关键特性，包括准确率奖励和响应长度的稳步提升，以及反思行为的涌现，这使得模型在推理过程中能够不断优化自身的回答质量和深度，更好地满足用户需求。
- 极高的数据效率 ：仅需使用 54K 图文数据进行规则型强化学习训练，其平均性能便超过了使用 1M 数据的 MPO 模型，整体基准准确率与使用 12M 数据进行 CoT SFT 训练的模型相当。在数学推理方面，MM-Eureka-Zero-38B 仅使用 8K 图文数学推理数据，在自建的 K12 基准测试上超越指令模型 8.2%，在 MathVerse 上表现也可圈可点，这在很大程度上降低了对大规模数据的依赖，提高了模型训练的效率和可行性，也为数据稀缺的场景提供了有效的解决方案。
- 独特的视觉顿悟时刻 ：在训练过程中展现出类似 DeepSeek-R1 的视觉顿悟时刻，模型学会像人类一样反思和回溯，重新审视图像中的关键信息，从而更准确地理解和解决问题，为模型赋予了更接近人类的推理思维方式和能力。
技术原理
- 基于规则的大规模强化学习框架 ：MM-Eureka 基于 OpenRLHF 开发了高效可扩展的多模态大规模强化学习框架，支持 InternVL 等多种模型和强化学习算法，使模型能够在多模态环境中进行有效的训练，成功复现了 DeepSeek-R1 的关键特性，如准确率奖励和响应长度的稳步提升等。
- 数据过滤与稳定训练 ：研究团队发现数据选择对于稳定 RL 训练至关重要，基于难度的数据过滤策略对 RL 训练的稳定性起到了关键作用，从而确保了模型在训练过程中的稳定性和性能的可靠提升。
- 极简的强化学习设计 ：采用简单的奖励函数，如准确性奖励和格式奖励，并通过难度基础的数据过滤策略进行稳定训练。这种极简的 RL 设计在 MM-Eureka 中被证明是有效的，避免了因添加复杂的约束或限制而影响模型的探索能力和性能表现，如在 instruct 模型上实验时，添加 KL 散度会限制模型探索，导致无法观测到响应长度的提高。
支持平台
MM-Eureka 支持多种操作系统和硬件平台，具有良好的兼容性和通用性，能够方便地集成到不同的系统和应用中，为广泛的用户群体和应用场景提供支持。同时，它基于开源的 OpenRLHF 框架开发，也为开发者提供了更大的自由度和灵活性，便于进行定制化开发和扩展。
团队介绍
MM-Eureka 的研发团队汇聚了上海人工智能实验室、上海创智学院、上海交通大学和香港大学等多家知名机构的研究人员，他们在人工智能领域，尤其是多模态推理、强化学习等方面拥有深厚的专业知识和丰富的研究经验，是多模态推理领域的专业团队，其研究成果不仅在理论上具有创新性，也在实际应用中展现出了巨大的价值和潜力。
项目资源
- 官网：https://ai-bot.cn/mm-eureka/
- 源码：https://github.com/ModalMinds/MM-EUREKA
- arXiv 技术论文：https://arxiv.org/pdf/2503.07365
业务场景
- 教育领域 ：MM-Eureka 能通过强大的推理能力和反思机制，帮助学生更好地理解和解决复杂的数学问题，为学生提供更精准、更个性化的学习指导和反馈，提高学习效果和效率。
- 增强现实（AR）和虚拟现实（VR） ：在 AR 和 VR 场景下，结合视觉和语言信息，为用户提供更加沉浸式和交互式的体验，丰富应用场景和内容，提升用户的参与感和体验感。
- 数据分析和决策支持 ：凭借其多模态推理能力，能够处理复杂的图文数据，从大量信息中提取关键信息，并为用户提供沉浸式数据分析和决策支持，帮助用户更准确地把握数据背后的趋势和规律，从而做出更明智的决策。
- 自动化和智能助手 ：可以作为智能助手的核心技术，为用户提供更智能、更自然的交互体验，使智能助手能够更好地理解和响应用户的需求，提供更准确、更全面的服务。
- 游戏和娱乐 ：在游戏和娱乐领域，MM-Eureka 的多模态推理能力可以用于开发更加智能的非玩家角色（NPC）和交互式剧情，提升游戏的趣味性和可玩性，为用户带来全新的游戏体验。