MM-EUREKA 在三个关键维度实现了显著突破：
- 数据效率革命
通过规则强化学习框架，仅需54K图文数据即可达到传统模型百万级数据的性能，训练成本降低约95% - 推理范式创新
einbringen<think>im Gesang antworten<answer>标记机制，使模型能分步展示推理过程（例如几何题会先计算半径再求面积） - 动态反思能力
当检测到答案置信度低时，会自动触发图像重检流程，类似人类的错题检查行为
实际测试表明，在MathVista基准测试中，MM-Eureka-Zero-38B比同规模模型准确率提升12.7%，特别是在需图文交叉验证的复杂题目上优势明显。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMM-EUREKA: Ein multimodales Reinforcement Learning Tool zur Erforschung des visuellen DenkensDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " MM-EUREKA 相比于传统多模态模型有哪些突破性改进？
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