Reinforcing Dual-Path Reasoning in Spatial Vision Language Models
强化空间视觉语言模型的双路径推理
🧭 多模态空间推理 · 强化学习
The University of Hong Kong · NVIDIA · University of California, San Diego
提出SR-REAL框架，通过强化学习统一优化纯语言推理与检测-推理双路径，显著提升空间VLM推理能力
📌 工作参考价值（4 点）
- 双路径策略可借鉴至多意图Agent设计：根据查询类型动态选择推理路径（如召回 vs 精排），避免单一链路的局限性
- 冷启动SFT阶段构造结构化CoT推理链与区域-3D接口，类似推荐中融合视觉/文本特征的grounding设计
- GRPO强化学习结合格式奖励与任务奖励，确保推理格式可控，避免自由文本退化，对Agent输出格式化有直接参考
- 混合2D/3D和数据增强策略可用于构建更鲁棒的模型初始化，提升面向多样业务场景的泛化能力