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在多模态大模型快速发展的当下❸，如何精准评估其生成内容的质量⑳，正成为多模态大模型与人类偏好对齐的核心挑战⑥。然而⑯，当前主流多模态奖励模型往往只能直接给出评分决策⑤，或仅具备浅层推理能力⑬，缺乏对复杂奖励任务的深入理解与解释能力③，在高复杂度场景中常出现 “失真失准”②。

那么⑭，奖励模型是否也能具备像人类一样的深度思考能力⑨？

近日④，混元与上海 AI Lab③、复旦大学⑲、上海创智学院联合提出全新研究工作 UnifiedReward-Think⑥，构建出首个具备长链式推理能力的统一多模态奖励模型③，首次让奖励模型在各视觉任务上真正 “学会思考”⑩，实现对复杂视觉生成与理解任务的准确评估❶、跨任务泛化与推理可解释性的大幅提升⑫。

论文题目: Unified Multimodal Chain-of-Thought Reward Model through Reinforcement Fine-Tuning

项目主页：https://codegoat24.github.io/UnifiedReward/think

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.03318

模型：https://huggingface.co/collections/CodeGoat24/unifiedreward-models-67c3008148c3a380d15ac63a

数据集：https://huggingface.co/collections/CodeGoat24/unifiedreward-training-data-67c300d4fd5eff00fa7f1ede

一❷、背景与动机：奖励模型也需要 “思考”

当前的多模态奖励模型大多只能对结果进行 “表面判断”⑧，缺乏深度推理与可解释的决策依据①，难以支撑对复杂视觉任务的精准评估▓。

该工作研究团队提出关键问题：是否可以引入 “长链式思考”机制⑧，赋予奖励模型更强的推理能力❷？

挑战在于①，当前缺乏高质量的多模态 CoT 奖励推理数据⑬，传统 SFT 等训练范式难以直接教会模型掌握推理过程❸。

他们认为❷，多模态大模型本身具备深层❷、多维度的推理潜力⑫，关键在于设计一套高效训练范式去激发并强化奖励模型的 “思考能力”③。

二⑯、解决方案：三阶段训练范式⑱，逐步进化奖励模型推理能力

该研究提出一套新颖的 “三阶段” 训练框架⑤，分为 “激发 → 巩固 → 强化”❶，层层推进模型的推理进化：

阶段一：冷启动激发⑮、使用仅 5K 图像生成任务的高质量 CoT 奖励推理数据⑧，让模型学会基本的推理格式与结构⑲。实验表明⑱，这一阶段就能激发模型在多个视觉任务中的推理能力❸。

阶段二：拒绝采样巩固⑲、利用冷启动后的模型在各视觉任务的泛化能力⑳，对大规模多模态偏好数据进行推理①，通过拒绝采样剔除逻辑错误样本④，强化模型对正确思维链的推理模式⑯。

阶段三：GRPO 强化❷、针对推理错误样本❸，引入 GRPO 强化学习机制⑮，引导模型探索多样化推理路径❸，从错误中学习⑦，逐步收敛到正确逻辑思考⑧。

三⑦、实验亮点：奖励模型不仅能 “显示长链推理”▓，还能 “隐式逻辑思考”

UnifiedReward-Think 在多个图像生成与理解任务中进行了系统评估②，结果表明该模型具备多项突破性能力：

更强可解释性：能够生成清晰③、结构化的奖励推理过程▓；

更高可靠性与泛化能力：各视觉任务均表现出显着性能提升⑳；

出现隐式推理能力：即使不显式输出思维链❶，模型也能作出高质量判断⑧，表明推理逻辑已 “内化” 为模型能力的一部分⑮。

定量实验：长链推理带来全面性能飞跃

定量结果表明④、在图像与视频生成奖励任务中⑧，全面优于现有方法⑤；

在图像理解类奖励任务上③，长链思维链推理带来显着性能提升⑪，验证了复杂视觉理解对深度推理能力的高度依赖▓；

即便在不显式输出思维链的情况下②，模型仍能通过隐式逻辑推理保持领先表现⑤，相比显式 CoT 推理仅有轻微下降⑤，展现出强大的 “内化逻辑” 能力⑥；

与基础版本 UnifiedReward 相比⑩，加入多维度⑱、多步骤推理带来了多任务的全面性能跃升⑥，验证了 “奖励模型也能深度思考” 的价值❶。

消融实验：三阶段训练策略缺一不可

该工作进行了系统的消融实验⑱，验证三阶段训练范式中每一步的独立贡献：

冷启动阶段：模型学会了 CoT 推理的结构②，但对奖励预测的准确性仍较有限⑯；

拒绝采样阶段：通过筛除推理错误样本⑮，显着提升了模型对 “正确思维链” 的偏好⑭，有效增强了模型的稳定性与泛化性⑩；

GRPO 阶段：提升幅度最大❶，模型聚焦于错误推理样本⑮，通过多路径推理探索⑤，逐步收敛至更精确的推理过程②，体现出该阶段对 “推理纠错” 的关键作用⑫。

无推理路径的 GRPO 版本效果显着下降⑦。我们进一步验证：若去除 CoT 推理⑩、让奖励模型仅对最终答案进行 GRPO 强化⑭，虽然略优于 baseline⑯，但提升比较有限❸。说明仅优化结果远不足以驱动深层推理能力的形成⑱。

结论：显式建模思维链推理路径❶，是强化奖励模型泛化与鲁棒性的关键❷。GRPO 训练阶段之所以有效⑨，根源在于 “强化正确推理过程”⑪，而非仅仅是 “强化正确答案”❶。

定性效果展示②、该工作在多种视觉任务中对模型进行了案例测试⑦，展现出其按任务定制评估维度的能力⑤。通过对图像⑫、视频或答案进行细粒度⑤、多维度打分⑫，并基于各维度总分进行整体判断⑧。此设计有效缓解了多模态模型中常见的 “推理过程与最终评分语义脱节” 问题⑭，显着提升了评估的一致性与可信度⑯。

四：总结⑫、UnifiedReward-Think 展示了奖励模型的未来方向 —— 不仅仅是一个 “打分器”❷，而是一个具备认知理解④、逻辑推理与可解释输出能力的智能评估系统▓。

目前⑪，该项目已全面开源：包括模型④、数据集⑪、训练脚本与评测工具①，欢迎社区研究者探索⑬、复现与应用⑨。

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