从DeepSeek-R1到通义R1-Omni！中国AI齐头并进

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/l01011_/article/details/146250373

随着DeepSeek R1的推出，强化学习在大模型领域的潜力被进一步挖掘。Reinforcement Learning with Verifiable Reward (RLVR) 方法的出现，为多模态任务提供了全新的优化思路。请添加图片描述

1、技术接力：从DeepSeek-R1到R1-Omni

DeepSeek-R1的突破性在于完全通过强化学习自主进化推理能力，无需依赖传统的人工标注数据。如同让AI在"解题擂台"中互相切磋，最终涌现出数学推导、代码生成等复杂能力。这种"自学成才"的模式，在R1-Omni中进一步升级为RLVR范式——相当于给AI配备了"多感官质检员"。

2、通俗理解：从RL到RLVR更进一步

想象教孩子辨认动物，传统方法是展示图片并告知答案（监督学习），DeepSeek-R1是让孩子自己观察动物习性后总结规律（纯强化学习），而R1-Omni更进一步：当孩子描述"老虎有条纹"，系统会通过百科全书（验证函数）自动核对，同时检查他是否用对了视觉、听觉等多维度信息^原用户文章。这种机制使得AI在情感识别等需要综合判断的任务中，准确率比传统方法提升35%。

传统AI就像偏科的学生：有的擅长处理文字（如ChatGPT），有的专精图像识别（如人脸识别系统）。而R1-Omni如同突然出现"开窍"的全科学霸，能同时处理文字、图片、音频、视频甚至传感器数据。

RLVR技术可以理解为AI的"自主学习神器"。传统AI训练像老师手把手教做题，而RLVR则是给AI一本错题本，让它自己分析哪里错了、为什么错。

具体怎么运作：

自动批改：用验证函数代替人工标注（就像考试自动阅卷机）
多维度练习：在虚拟世界里模拟各种场景（比如让AI在游戏里练习开车）
举一反三：通过强化学习记住成功经验（类似人类"吃一堑长一智"）这种训练方式让R1-Omni在情绪识别任务中，准确率比传统方法高出35%。

3、R1-Omni的创新：全透明的全模态智能

R1-Omni的创新不仅在于性能提升，更在于透明化推理过程。以情绪识别为例：

视觉维度：分析面部肌肉运动单元（如嘴角上扬程度）
听觉维度：检测语音基频波动（如哽咽导致的声调变化）
跨模态验证：当用户说"我没事"却伴随握拳动作，系统会标记情绪矛盾^原用户文章

这种可解释性，得益于RLVR中的多层次奖励机制：
基础奖励：答案是否正确（如情绪标签准确度）
过程奖励：推理逻辑是否清晰（如指出"皱眉+语速加快=焦虑"）
格式奖励：输出是否结构化（便于人类理解）

请添加图片描述

4、落地应用：全模态更好用

场景1：教育领域的"情绪辅导员"

当学生上网课时，系统能通过摄像头捕捉皱眉表情、语音识别出迟疑语气，自动调整题目难度。比如检测到挫败感时，会插入鼓励动画："别气馁，上次你类似题目答对了哦！

“场景2：医疗诊断的"超级助手”

结合患者CT片（视觉）、病历描述（文字）、疼痛呻吟（音频），辅助医生判断病情。例如通过咳嗽声识别哮喘发作风险，比单纯看化验单更及时。

场景3：智能家居的"读心术"

当你说"把灯光调温馨点"，系统会根据你蜷缩在沙发的姿势、略显低沉的语调，自动调成暖黄色；而如果是兴奋语气配手舞足蹈，则可能变成派对炫彩模式。

请添加图片描述

5、快速体验：两种方式简单便捷

R1-Omni 的使用方法简单便捷，用户可以通过以下两种方式快速上手：

方法一：使用 Ollama 进行本地部署

1、安装 Ollama：下载并安装 Ollama 工具，适用于 macOS、Linux 和 Windows 系统。
2、运行模型：打开终端并执行以下命令来启动模型：

ollama run humanmlm/R1-Omni:0.5b

3、发送请求：通过 Ollama 的 API 端点与模型进行交互。确保 Ollama 服务器在本地运行，然后使用以下命令发送请求：

curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "R1-Omni",
  "prompt": "您的问题或提示在此"
}'

方法二：使用 API 调用

1、获取 API 密钥：注册并获取 API 密钥，用于身份验证和访问控制。
2、发送请求：使用以下示例代码发送请求：

import requests

url = "https://api.modelscope.cn/v1/chat/completions"

payload = {
    "model": "R1-Omni",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "您的问题或提示在此"
        }
    ],

    "stream": False,
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 0.7
}

headers = {
    "Authorization": "Bearer <您的API密钥>",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.request("POST", url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传优快云，朋友们如果需要可以微信扫描下方优快云官方认证二维码免费领取【保证100%免费】