科学家提出阶段式强化学习策略，让小模型在多项数学推理测试达SOTA

主要观点总结

香港理工大学杨红霞教授团队提出了名为Infi-MMR的训练框架，该框架通过三阶段训练策略成功激活了小语言模型的多模态推理潜能，并在多项基准测试中达到最强性能水平。文章介绍了Infi-MMR框架的三个关键阶段及其特点，以及该团队如何应用此框架在多模态数学推理领域获得显著成果。同时，也指出了小语言模型面临的多模态推理难题和数据质量等问题。

关键观点总结

关键观点1: Infi-MMR训练框架的提出和主要特点。

该框架通过创新的三阶段训练策略，成功激活了小语言模型的多模态推理潜能，并在多项基准测试中表现出卓越性能。

关键观点2: 多模态小语言模型面临的主要难题。

包括模态推理数据质量有待提高、多模态大语言模型基本推理能力退化以及复杂但不可靠的推理步骤等问题。

关键观点3: Infi-MMR框架的三个训练阶段。

包括基础推理激活、跨模态推理适应和多模态推理增强三个阶段，每个阶段都有其特定的数据利用方式和目标。

关键观点4: Infi-MMR框架的应用成果。

在多个多模态数学基准测试上达到SOTA水平，并成功将推理能力转移到多模态领域。此外，该团队还展示了该模型在其他需要推理的领域（如教育、医疗、自动驾驶等）的潜在应用。

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