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在多模态大模型快速发展的当下⑳，如何精准评估其生成内容的质量⑯，正成为多模态大模型与人类偏好对齐的核心挑战⑲。然而▓，当前主流多模态奖励模型往往只能直接给出评分决策⑪，或仅具备浅层推理能力⑩，缺乏对复杂奖励任务的深入理解与解释能力⑯，在高复杂度场景中常出现 “失真失准”❷。

那么①，奖励模型是否也能具备像人类一样的深度思考能力⑩？

近日⑥，混元与上海 AI Lab⑭、复旦大学⑱、上海创智学院联合提出全新研究工作 UnifiedReward-Think⑤，构建出首个具备长链式推理能力的统一多模态奖励模型❷，首次让奖励模型在各视觉任务上真正 “学会思考”▓，实现对复杂视觉生成与理解任务的准确评估⑫、跨任务泛化与推理可解释性的大幅提升⑨。

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

一⑩、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”⑲，缺乏深度推理与可解释的决策依据⑨，难以支撑对复杂视觉任务的精准评估⑲。

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⑱，赋予奖励模型更强的推理能力⑮？

挑战在于▓，当前缺乏高质量的多模态 CoT 奖励推理数据⑲，传统 SFT 等训练范式难以直接教会模型掌握推理过程⑲。

他们认为④，多模态大模型本身具备深层⑳、多维度的推理潜力③，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”⑦。

二⑩、解决方案：三阶段训练范式▓，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⑲，分为 “激发 → 巩固 → 强化”❸，层层推进模型的推理进化：

阶段一：冷启动激发⑯、使用仅 5K 图像生成任务的高质量 CoT 奖励推理数据⑲，让模型学会基本的推理格式与结构▓。实验表明▓，这一阶段就能激发模型在多个视觉任务中的推理能力⑯。

阶段二：拒绝采样巩固⑪、利用冷启动后的模型在各视觉任务的泛化能力⑧，对大规模多模态偏好数据进行推理⑰，通过拒绝采样剔除逻辑错误样本⑬，强化模型对正确思维链的推理模式▓。

阶段三：GRPO 强化▓、针对推理错误样本①，引入 GRPO 强化学习机制⑯，引导模型探索多样化推理路径⑳，从错误中学习⑨，逐步收敛到正确逻辑思考⑫。

三④、实验亮点：奖励模型不仅能 “显示长链推理”⑰，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⑤，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⑬、结构化的奖励推理过程①；

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⑦；

出现隐式推理能力：即使不显式输出思维链⑫，模型也能作出高质量判断⑫，表明推理逻辑已 “内化” 为模型能力的一部分⑤。

定量实验：长链推理带来全面性能飞跃

定量结果表明⑩、在图像与视频生成奖励任务中⑫，全面优于现有方法⑰；

在图像理解类奖励任务上⑫，长链思维链推理带来显着性能提升⑰，验证了复杂视觉理解对深度推理能力的高度依赖❸；

即便在不显式输出思维链的情况下⑫，模型仍能通过隐式逻辑推理保持领先表现③，相比显式 CoT 推理仅有轻微下降①，展现出强大的 “内化逻辑” 能力⑮；

与基础版本 UnifiedReward 相比⑱，加入多维度⑤、多步骤推理带来了多任务的全面性能跃升⑬，验证了 “奖励模型也能深度思考” 的价值❷。

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②，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⑪，但对奖励预测的准确性仍较有限④；

拒绝采样阶段：通过筛除推理错误样本▓，显着提升了模型对 “正确思维链” 的偏好⑯，有效增强了模型的稳定性与泛化性①；

GRPO 阶段：提升幅度最大⑭，模型聚焦于错误推理样本⑯，通过多路径推理探索▓，逐步收敛至更精确的推理过程⑤，体现出该阶段对 “推理纠错” 的关键作用❷。

无推理路径的 GRPO 版本效果显着下降❷。我们进一步验证：若去除 CoT 推理⑥、让奖励模型仅对最终答案进行 GRPO 强化③，虽然略优于 baseline❶，但提升比较有限⑳。说明仅优化结果远不足以驱动深层推理能力的形成❶。

结论：显式建模思维链推理路径⑫，是强化奖励模型泛化与鲁棒性的关键②。GRPO 训练阶段之所以有效②，根源在于 “强化正确推理过程”⑥，而非仅仅是 “强化正确答案”①。

定性效果展示⑮、该工作在多种视觉任务中对模型进行了案例测试▓，展现出其按任务定制评估维度的能力⑭。通过对图像⑧、视频或答案进行细粒度❷、多维度打分⑨，并基于各维度总分进行整体判断①。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⑬，显着提升了评估的一致性与可信度⑯。

四：总结⑳、UnifiedReward-Think 展示了奖励模型的未来方向 —— 不仅仅是一个 “打分器”⑦，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❷。

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

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