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首个多模态统一CoT奖励模型来了，模型、数据集、训练脚本全开源

在多模态大模型快速发展的当下，如何精准评估其生成内容的质量，正成为多模态大模型与人类偏好对齐的核心挑战。然而，当前主流多模态奖励模型往往只能直接给出评分决策，或仅具备浅层推理能力，缺乏对复杂奖励任务的深入理解与解释能力，在高复杂度场景中常出现 “失真失准”。

那么，奖励模型是否也能具备像人类一样的深度思考能力？

近日，腾讯混元与上海 AI Lab、复旦大学、上海创智学院联合提出全新研究工作 UnifiedReward-Think，构建出首个具备长链式推理能力的统一多模态奖励模型，首次让奖励模型在各视觉任务上真正 “学会思考”，实现对复杂视觉生成与理解任务的准确评估、跨任务泛化与推理可解释性的大幅提升。