本文的主要作者來自復旦大學和南洋理工大學 S-Lab，研究方向聚焦于視覺推理與強化學習優化。

先進的多模態大模型（Large Multi-Modal Models, LMMs）通常基于大語言模型（Large Language Models, LLMs）結合原生分辨率視覺 Transformer（NaViT）構建。然而，這類模型在處理高分辨率圖像時面臨瓶頸：高分辨率圖像會轉化為海量視覺 Token，其中大部分與任務無關，既增加了計算負擔，也干擾了模型對關鍵信息的捕捉。

為解決這一問題，復旦大學、南洋理工大學的研究者提出一種基于視覺 Grounding 的多輪強化學習方法 MGPO，使 LMM 能在多輪交互中根據問題，自動預測關鍵區域坐標，裁剪子圖像并整合歷史上下文，最終實現高分辨率圖像的精準推理。相比監督微調（SFT）需要昂貴的 Grounding 標注作為監督，MGPO 證明了在強化學習（RL）范式中，即使沒有 Grounding 標注，模型也能從 「最終答案是否正確」的反饋中，涌現出魯棒的視覺 Grounding 能力。

MGPO 的核心創新點包括： 1）自上而下的可解釋視覺推理：賦予了 LMMs 針對高分辨率場景的 「自上而下、問題驅動」 視覺搜索機制，提供可解釋的視覺 Grounding 輸出； 2）突破最大像素限制：即使因視覺 Token 數受限導致高分辨率圖像縮放后模糊，模型仍能準確識別相關區域坐標，從原始高分辨率圖像中裁剪出清晰子圖像用于后續分析； 3）無需額外 Grounding 標注：可直接在標準 VQA 數據集上進行 RL 訓練，僅基于答案監督就能讓模型涌現出魯棒的視覺 Grounding 能力。

• 標題：High-Resolution Visual Reasoning via Multi-Turn Grounding-Based Reinforcement Learning
• 論文地址：https://arxiv.org/abs/2507.05920
• 代碼地址：https://github.com/EvolvingLMMs-Lab/MGPO

圖 1：基于 MGPO 訓練的模型性能展示，在處理高分辨率圖像時，模型會根據問題輸出關鍵區域坐標，然后自動觸發圖像裁剪函數，返回清晰的子圖幫助模型回答問題。

介紹

當前，以 Qwen2.5-VL 為代表的多模態大模型（LMMs）通常基于強大的語言模型（如 Qwen2.5）結合外部原生分辨率視覺 Transformer（NaViT）構建。然而，這類模型在處理高分辨圖像任務時面臨挑戰：高分辨率圖像會轉換成海量視覺 Token，其中大部分與任務無關，既增加了計算負擔，也干擾了模型對關鍵信息的捕捉。

相比之下，在處理高分辨率真實場景時，人類視覺系統會采用任務驅動的視覺搜索策略，首先定位，再仔細審視關鍵興趣區域。受這一生物機制啟發，我們嘗試通過視覺 Grounding 為 LMMs 賦予類似的視覺搜索能力，使其聚焦于圖像中的關鍵區域。

但傳統視覺 Grounding 模型需依賴大量 Grounding 標注進行訓練，而此類標注成本較高。有沒有可能不需要額外 Grounding 標注，僅通過最終答案的正確性對模型進行獎勵，就讓模型自動學會 「找重點」？

我們的答案是：可以。本文提出基于視覺 Grounding 的多輪強化學習算法 MGPO（Multi-turn Grounding-based Policy Optimization），使 LMMs 能在多輪交互中自動預測關鍵區域坐標、裁剪子圖像并整合歷史上下文，最終實現高分辨率圖像的精準推理。我們的實驗證明，即使沒有任何 Grounding 標注，模型也能從 「最終答案是否正確」 的獎勵反饋中，涌現出魯棒的視覺定位能力

方法概覽

MGPO 的核心思想是模擬人類的多步視覺推理過程：給定高分辨率圖像和問題，模型先預測關鍵區域的坐標，裁剪出子圖像；再結合原始圖像和子圖像的上下文，進行下一步推理。

下圖比較了 MGPO 與 SFT、GRPO 的區別，MGPO 可以僅靠正確答案的監督信息，涌現魯棒的視覺 Grounding 能力。

解決 「冷啟動」：固定兩回合對話模板

在實際訓練中，我們發現 LLMs 在 Rollout 過程中，難以自主在中間過程調用 Grounding 能力，使得 RL 訓練過程緩慢。為了解決模型的冷啟動問題，我們設計了一個固定兩輪對話模板（如下圖所示），在第一輪對話中明確要求模型只輸出與問題相關的區域坐標，在第二輪對話中再要求模型回答問題。

處理高分辨率：坐標歸一化與子圖像裁剪

受限于模型能夠處理的視覺 Token 數量，高分辨率圖往往會被縮放成模糊圖像，導致細節丟失。如下圖所示，當處理縮放圖像時，MGPO 會先定位到與問題相關的區域，再從原始圖像中裁剪出清晰的子圖，確保模型能夠正確回答相關問題。

實驗結果

1.不同范式對比

基于相同訓練數據下，我們對比了 SFT、GRPO、MGPO 在兩個高分辨率圖像 Benchmark 的表現：MME-Realworld（In-Distribution）和 V* Bench (Out of Distribution)。實驗結果顯示，GRPO 相較于 SFT 并未帶來顯著性能提升，這與之前多模態數學任務的研究結論相反。我們推測，對于高分辨率視覺中心任務，核心挑戰在于讓模型感知細粒度圖像細節，而非進行復雜的長鏈推理。

相比之下，MGPO 取得了顯著提升，相比 GRPO 在 MME-Realworld、V* Bench 分別提升 5.4%、5.2%。我們還將結果與 OpenAI 的 o1、GPT-4o 在 V* Bench 上進行了對比，盡管我們的模型僅基于 7B 模型、用 2.1 萬樣本訓練，經過 MGPO 訓練的模型仍超過了這兩個商業大模型。

2.RL 訓練過程中視覺 Grounding 能力的涌現

我們統計了 GRPO 與 MGPO 兩種 RL 框架訓練過程中，模型生成的有效 Grounding 坐標比例。結果顯示，MGPO 的有效比例隨訓練迭代呈現顯著上升趨勢，證明了 MGPO 僅需利用標準 VQA 數據（無需額外 Grounding 標注），就能在 RL 訓練過程中自主涌現出穩定、精準的視覺 Grounding 能力。

總結

MGPO 通過多輪強化學習算法激活視覺 Grounding 能力，有效提升了多模態大模型處理高分辨率圖像時的 「視覺 Token 冗余」 和 「關鍵信息丟失」 等問題。同時，實驗證明了，相比 SFT 需要昂貴的 Grounding 標注，RL 算法可以僅通過最終答案的獎勵反饋，使得模型自主涌現出魯棒的 Grounding 能力，避免了對昂貴 Grounding 標注的依賴。