探索多模态后训练最优解：MiMo-VL稳健优化 v.s. Seed-VL激进革命

主要观点总结

本文围绕多模态大模型的性能竞赛展开，重点介绍了Post-training阶段的重要性，以及MiMo-VL和Seed-VL两大系统在数据构造、训练目标等方面的策略对比。文章深入探讨了模型架构、数据和训练策略的差异，以及奖励模型的设计与应用。最后，文章对Post-training阶段存在的问题和未来方向进行了展望。

关键观点总结

关键观点1: 模型架构差异

主流框架在架构上差异不大，主要集中于是否使用自己训练的ViT模型、adapter之后的处理策略等。

关键观点2: 数据构造对比

MiMo-VL和Seed-VL在数据构造上有显著不同，包括图像数据、图文交错数据、视频数据等，各有优势。

关键观点3: 训练策略差异

两者在训练策略上也有差别，包括Pretrain阶段、定位数据、合成推理数据等。

关键观点4: 奖励模型的设计与应用

奖励模型的设计与应用成为Post-training阶段的核心关键，如何构建稳健且可扩展的奖励建模机制是关键。

关键观点5: 未来研究方向

Post-training阶段仍存在大量值得深入探索的问题，如如何进行合理的数据配比、多轮RL的最优调度等。