Visual-RFT 是一个开源项目，将基于规则奖励的强化学习方法成功应用于视觉语言大模型，实现了少样本学习和更强的泛化能力，显著提升了视觉感知任务中的性能。
该项目通过引入思考过程和基于规则的监督，解决了传统视觉指令微调方法在数据有限场景下的局限性，展示了在目标检测、分类和推理定位等任务上的优势。
Visual-RFT 已开源，欢迎加入探索多模态模型、强化学习和视觉语言理解的新可能。
Visual-RFT 是一个开源项目，将基于规则奖励的强化学习方法成功应用于视觉语言大模型，实现了少样本学习和更强的泛化能力，显著提升了视觉感知任务中的性能。
该项目通过引入思考过程和基于规则的监督，解决了传统视觉指令微调方法在数据有限场景下的局限性，展示了在目标检测、分类和推理定位等任务上的优势。
Visual-RFT 已开源，欢迎加入探索多模态模型、强化学习和视觉语言理解的新可能。
