在人工智能快速发展的今天，如何让AI模型变得更加智能可靠成为关键课题。中科院自动化所与字节跳动等机构联合开展的研究给出了创新解决方案——他们开发的BaseReward系统，为多模态AI模型构建了高效的评估机制。这项成果已通过arXiv平台公开，编号为2509.16127，标志着AI训练评估领域的重要突破。
传统AI训练面临的核心困境在于缺乏统一评判标准。研究团队发现，现有多模态奖励模型犹如各自为政的裁判，有的专注文本分析，有的负责图像识别，还有的仅做安全校验，但始终没有能统筹全局的"全能评委"。这种碎片化评估方式，严重制约了AI模型处理复杂任务的能力。
研究团队通过大量实验发现，引入纯文本数据能显著提升多模态模型的判断精度。这个意外发现犹如烹饪界的创新：让美食评委同时研习菜谱文字，反而能提升其菜品评判水平。具体测试显示，Ultra-Hard等纯文本数据集在多模态任务中的表现，甚至超越了部分专用多模态数据集，特别是在安全评估和数学推理方面效果显著。
在模型架构设计上，研究团队进行了系统性探索。他们测试了三种主要训练方法：直接评分法如同快速煎蛋，虽简单但缺乏解释性；评论分析法先分析后打分，过程透明但依赖分析质量；生成式评判则直接输出比较结果，虽直观但计算成本高。最终实验表明，在综合考虑效率与效果后，改良的直接评分法成为最优选择。
模型内部结构的优化同样关键。传统线性评分层被多层感知机（MLP）取代，实验显示两层结构配合SiLU激活函数效果最佳。这种设计理念遵循"简约不简单"原则，就像经典菜谱只需关键步骤即可成就美味，过度复杂的结构反而会降低性能。
训练策略方面，研究团队挑战了常规做法。他们测试的零系数正则化和长度归一化等"调味技巧"，在实际应用中并未带来预期提升，有时甚至产生负面影响。这个发现促使团队采用极简训练方案，证明在机器学习领域，"少即是多"的哲学同样适用。
数据选择与配比研究揭示了新的规律。在收集的十余个数据集中，MMIF和SHP数据集因效果不佳被比喻为"变质食材"。更引人注目的是，纯文本数据对多模态任务的促进作用呈现"单向性"：文本训练能提升多模态判断，但多模态数据对纯文本任务帮助有限。这促使研究团队提出模块化策略，根据任务类型动态选择评估工具。
基础模型的选择直接影响评估效果。测试显示，Qwen-VL系列在多模态任务中表现突出，MM-RLHF-Reward评测准确率达93.5%；而Intern-VL系列在纯文本判断上更具优势，RewardBench评测得分84.0。值得注意的是，单纯扩大模型规模（从7B到72B参数）并未带来显著提升，这为资源有限场景下的模型选择提供了重要参考。
集成策略的运用带来了意外收获。通过组合不同专长的模型组成"评审团"，系统性能得到显著提升。在主要基准测试中，简单平均集成法使评分从81.0提升至82.6分。特别当加入纯文本专项模型后，文本评估性能从80.7分跃升至82.7分，证明模型多样性对系统整体性能的关键作用。
最终推出的BaseReward模型采用Qwen2.5-VL-7B架构，配备优化后的两层奖励头和SiLU激活函数，在280万个偏好数据对上完成训练。技术参数显示，3e-6学习率配合128批次大小，在64张H100 GPU上实现高效训练。这种设计使BaseReward在保持快速推理的同时，评估准确率大幅提升。
实际测试中，BaseReward在MM-RLHF-Reward Bench评测中取得91.76%的准确率，较此前最佳成绩提升11.9%；在VL-Reward Bench评测中整体准确率达82.16%，提升14.2%。与需要先生成分析文本再评分的竞争对手相比，BaseReward的直接评分机制使其效率优势明显。
在真实强化学习场景中，BaseReward指导Qwen-2.5-VL 3B模型训练时，采用混合教学法的效果最佳。数学推理任务MathVista准确率从61.8%提升至64.3%，对话质量评估LLaVA-Wild基准胜率从48.4%提升至54.0%。这些改进在AI领域已属显著突破，证明该系统能有效提升模型的实际应用能力。
研究团队同时指出当前工作的局限性。由于计算资源限制，未对72B参数以上模型进行测试，这为后续研究留下空间。如何让多模态模型在纯文本任务上达到专业文本模型水平，仍是待解难题。完整技术细节可参考arXiv:2509.16127论文，其中包含更多实验数据与深入讨论。
