Skywork R1V

Skywork R1V简介

Skywork R1V是昆仑万维推出的首款面向工业应用的多模态思维链推理模型，具备出色的视觉链式推理能力。该模型能够对图像或视频等视觉输入进行多步骤逻辑分析，解决复杂的视觉任务，如视觉逻辑推理、数学问题解答、科学现象分析以及医学影像诊断等。在多个权威测试中表现优异，例如在MATH-500和AIME测试中分别获得94.0和72.0的高分，展现出超越主流模型的能力。作为开源项目，Skywork R1V为多模态推理研究提供了重要支持，推动了学术与产业的深度融合。

Skywork R1V的核心功能

• 视觉链式推理：支持对图像或视频进行多步逻辑推理，逐步推导复杂问题的解决方案。
• 数学与科学问题解析：识别并解析图像中的数学题或科学现象，提供系统性解答。
• 跨模态理解：融合视觉与文本信息，实现更深入的语义理解。
• 复杂视觉任务处理：适用于医学影像分析、艺术作品解读等多种专业场景。

Skywork R1V的技术架构

• 文本推理能力的多模态迁移：通过视觉投影器（Visual Projector）将文本推理能力高效迁移到视觉任务中，无需重新训练语言模型和视觉编码器。
• 多模态混合式训练：结合迭代监督微调（Iterative SFT）与群组相对策略优化（GRPO），提升跨模态任务的表现。
• 自适应长度思维链蒸馏：根据视觉-文本复杂度动态调整推理链长度，提高推理效率与准确性。
• 三阶段训练方法：
  • 初始对齐：使用轻量级视觉适配器连接视觉编码器与语言模型，初步实现视觉与语言表征对齐。
  • 推理能力迁移：将适配器与强推理语言模型结合，形成具备基础视觉推理能力的模型。
  • 精准对齐：通过混合优化框架进一步提升模型在多模态任务中的表现。

Skywork R1V的性能指标

• 逻辑推理能力：
  • 在MATH-500测试中得分94.0，优于多数同类模型。
  • AIME 2024测试通过率达72.0%。
  • GPQA基准测试通过率为61.6%。
• 视觉理解能力：
  • MathVista测试得分67.5。
  • MMMU测试得分为69.0。

Skywork R1V的获取方式

• GitHub仓库：https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Skywork/Skywork-R1V-38B
• 技术论文：https://github.com/SkyworkAI/Skywork-R1V/blob/main/Skywork_R1V.pdf

Skywork R1V的应用领域

• 教育辅导：辅助学生完成数学、物理等学科问题的解答。
• 医疗影像分析：用于医学影像的病变检测与诊断建议。
• 科研辅助：分析实验图像与文献，支持科学研究。
• 内容创作与审核：用于艺术作品分析及违规内容检测。
• 工业质检与市场分析：辅助产品质量检测与市场数据解读。