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SPLIT-RL：分阶段感知-语言推理训练方法
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AI 综述
2026年10月9日，arXiv Computer Vision 频道发布一手报道，介绍名为 SPLIT-RL 的分阶段后训练方法。该方法将视觉推理（VR）与语言推理（LR）拆分到不同阶段分别训练，并在 VR 阶段引入声明级优势（CLA-GRPO），对原子视觉声明提供细粒度优势信号。报道未涉及更早的相关工作或后续实验数据，也未与其他方法对比。目前公开信息仅限于该方法的基本设计思路，尚无训练规模、数据集或性能指标等细节。
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最新进展10月9日 12:00
arXiv 发布 SPLIT-RL 方法：将视觉与语言推理分阶段训练，VR 阶段采用声明级优势 CLA-GRPO。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv · Computer VisionSPLIT-RL：分阶段感知-语言推理训练与声明级优势
SPLIT-RL 是一种分阶段后训练方法，将视觉推理（VR）与语言推理（LR）拆分到不同阶段训练，并用声明级优势（CLA-GRPO）在 VR 阶段对原子视觉声明提供细粒度优势。
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