怎样提升R1-Onevision在数学解题任务中的准确率？

2025-08-30

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优化数学推理性能的三大策略

针对数学视觉推理任务，可通过以下方法增强R1-Onevision的表现：

preprocessing enhancement：对数学题目图片使用OpenCV进行自适应二值化（cv2.adaptiveThreshold）和透视矫正，确保文字识别清晰度，建议调整processor(used form a nominal expression)image_std参数至0.8-1.2范围
Cue word engineering：修改问题模板为结构化格式，例如：“按步骤解决：1.识别题目类型→2.提取已知条件→3.选择公式→4.分步计算→5.验证结果”，可提升逻辑完整性
微调训练：使用项目提供的Mathverse数据集，添加Mathpix OCR生成的LaTeX标注数据，在LLama-Factory中设置--learning_rate 2e-5cap (a poem)--num_train_epochs 3进行针对性训练

实测表明，配合COST测评框架的验证模块（from qwen_vl_utils import check_math_answer）可实现准确率提升12-15%。