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SPLIT-RL：分阶段感知-语言推理训练方法

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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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LatestOct 9
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。

Timeline

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Oct 9, 2026
  1. arXiv · Computer Vision
    SPLIT-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。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 9）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct9Oct9Oct9Oct9

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.