强化学习的创新应用
HumanOmni团队推出的R1-Omni衍生产品,开创性地将强化学习应用于视频理解领域。该版本通过建立奖励机制来优化模型推理过程,具体实现包括三个关键设计:
- 状态空间设计:将视频帧序列和音频频谱作为环境状态
- 动作空间定义:设定关注区域调整、模态权重分配等操作
- 奖励函数构建:结合人工评估得分和自动指标(AUC)进行双反馈
在实际应用中,系统可以像专业人类分析师那样,通过多次”试错-调整”的过程,逐步提升对微妙情感(如掩饰性微笑)和复杂互动(如多人对话轮次)的识别准确率。实验数据显示,经过强化学习微调的模型在CHAOS互动场景数据集上的F1-score提升了12.7%。
この答えは記事から得たものである。HumanOmni:人間のビデオ感情や行動を分析するためのマルチモーダル・マクロモデルについて