多模態(tài)大模型表現(xiàn)越來(lái)越驚艷，但人們也時(shí)常困于它的“耿直”。

無(wú)論是生成代碼、分析圖表還是回答問(wèn)題，諸多多模態(tài)大模型（MLLM）都傾向于給出一個(gè)“一步到位”的答案。它們就像一個(gè)從不檢查作業(yè)的“學(xué)霸”，雖然知識(shí)淵博，但一旦在復(fù)雜的、需要反復(fù)試錯(cuò)的問(wèn)題上走錯(cuò)一步，就很難回頭。這種能力的缺失，正是阻礙AI從“知識(shí)容器”邁向“問(wèn)題解決大師”的關(guān)鍵瓶頸。

現(xiàn)在，來(lái)自上海交通大學(xué)和上海人工智能實(shí)驗(yàn)室的研究團(tuán)隊(duì)，帶來(lái)了新的解決方案——MM-HELIX。

MM-HELIX不僅是一個(gè)項(xiàng)目，更是一個(gè)完整的生態(tài)體系，旨在賦予AI一種最接近人類(lèi)智慧的能力：長(zhǎng)鏈反思性推理（long-chain reflective reasoning）。

△多種多模態(tài)反思任務(wù)

第一擊：一把“終極標(biāo)尺”——MM-HELIX基準(zhǔn)測(cè)試

我們無(wú)法提升我們無(wú)法衡量的東西。為了精準(zhǔn)評(píng)估AI的反思推理能力，團(tuán)隊(duì)首先構(gòu)建了一個(gè)前所未有的“終極考場(chǎng)”——MM-HELIX Benchmark。

它不再是簡(jiǎn)單的看圖說(shuō)話(huà)或數(shù)學(xué)計(jì)算，而是包含了42種橫跨算法、圖論、謎題和策略游戲的超高難度任務(wù)，例如：

• 邏輯的迷宮：在“掃雷”中根據(jù)數(shù)字線(xiàn)索進(jìn)行縝密推理與回溯。
• 策略的博弈：在“推箱子”中規(guī)劃長(zhǎng)遠(yuǎn)，避免一步走錯(cuò)，滿(mǎn)盤(pán)皆輸。
• 算法的具象：尋找圖中的“哈密頓路徑”，需要在腦海中進(jìn)行多次路徑規(guī)劃與剪枝。

團(tuán)隊(duì)搭建了42個(gè)任務(wù)的Sandbox，包含Generator，Solver，Validator等多個(gè)關(guān)鍵部件，并根據(jù)題目復(fù)雜度區(qū)分了五層難度，并最終收集了1260道題目，對(duì)當(dāng)前的多模態(tài)大模型進(jìn)行了細(xì)粒度的評(píng)估，評(píng)估結(jié)果如下：

△MM-HELIX評(píng)估結(jié)果

測(cè)試結(jié)果令人震驚：即便是當(dāng)前最頂尖的閉源和開(kāi)源模型，在這份考卷上也紛紛“折戟”，準(zhǔn)確率慘淡，僅有GPT5超過(guò)了50分；不具有反思能力的模型更是只有10分左右的準(zhǔn)確率。與此同時(shí)，模型在面對(duì)多模態(tài)輸入時(shí)，準(zhǔn)確率相比于純文本輸入有大幅的下降。這有力地證明了，教會(huì)多模態(tài)大模型反思，刻不容緩！

第二擊：一本“傳世秘籍”——MM-HELIX-100K數(shù)據(jù)集

如何教會(huì)多模態(tài)大模型“三思而后行”？你需要一本好的教科書(shū)。

為此，團(tuán)隊(duì)采用“步驟啟發(fā)式響應(yīng)生成”（Step-Elicited Response Generation, SERG）流程，基于MM-HELIX Sandbox數(shù)據(jù)引擎，通過(guò)給模型提供解題的關(guān)鍵步驟（key step）來(lái)生成解題過(guò)程，不僅相比直接讓模型解題（rollout）推理時(shí)間減少了90%，同時(shí)還大幅降低了解題過(guò)程中過(guò)度反思帶來(lái)的冗余度，高效高質(zhì)地生成了多模態(tài)反思性思維鏈。

基于SERG流水線(xiàn)，作者團(tuán)隊(duì)打造了MM-HELIX-100K，一個(gè)包含10萬(wàn)個(gè)高質(zhì)量樣本的“反思推理秘籍”。這種充滿(mǎn)“自我糾錯(cuò)”和“靈光一閃”的數(shù)據(jù)，是教會(huì)多模態(tài)學(xué)會(huì)反思與復(fù)盤(pán)的完美養(yǎng)料。

第三擊：一位“智慧導(dǎo)師”——AHPO自適應(yīng)混合策略?xún)?yōu)化算法

△ AHPO算法示意圖

有了“考場(chǎng)”和“秘籍”，還需要一位懂得因材施教的“導(dǎo)師”。

直接微調(diào)方法（SFT）容易導(dǎo)致模型在通用能力上“災(zāi)難性遺忘”，而On-policy強(qiáng)化學(xué)習(xí)則因任務(wù)難度過(guò)高，獎(jiǎng)勵(lì)稀疏而“學(xué)不會(huì)”。

為此，團(tuán)隊(duì)提出了創(chuàng)新的自適應(yīng)混合策略?xún)?yōu)化算法（Adaptive Hybrid Policy Optimization, AHPO）。

AHPO算法的智慧之處在于它的“動(dòng)態(tài)教學(xué)”：

• 當(dāng)模型是“新手”時(shí)：在復(fù)雜任務(wù)上屢屢碰壁，獎(jiǎng)勵(lì)稀疏，AHPO會(huì)引入“專(zhuān)家數(shù)據(jù)”進(jìn)行強(qiáng)力指導(dǎo)，相當(dāng)于手把手教學(xué)，幫模型快速入門(mén)。
• 當(dāng)模型變“熟練”后：成功率提高，獎(jiǎng)勵(lì)密集，AHPO會(huì)逐漸“放手”，減少專(zhuān)家干預(yù)，鼓勵(lì)模型自由探索，發(fā)現(xiàn)比標(biāo)準(zhǔn)答案更優(yōu)、更巧妙的解法。

這種“扶上馬、送一程、再放手”的自適應(yīng)機(jī)制，完美解決了學(xué)習(xí)過(guò)程中的兩難問(wèn)題，讓模型既能學(xué)到專(zhuān)家的智慧，又能發(fā)展出自己的獨(dú)立思考能力。

△實(shí)驗(yàn)結(jié)果

不僅精通難題，更能舉一反三

搭載了MM-HELIX-100K和AHPO的Qwen2.5-VL-7B模型，實(shí)現(xiàn)了驚人的蛻變：

• 在MM-HELIX基準(zhǔn)測(cè)試上，準(zhǔn)確率飆升+18.6%，一舉超越了體量遠(yuǎn)大于自身的SOTA模型。
• 更令人振奮的是，這種反思能力展現(xiàn)出了強(qiáng)大的泛化性！在多個(gè)通用的數(shù)學(xué)和邏輯推理任務(wù)上，模型平均性能提升了+5.7%。

這證明，MM-HELIX教會(huì)模型的不是如何“背題”，而是真正掌握了“反思”這一可遷移的元能力。

MM-HELIX Benchmark，MM-HELIX 100k，MM-HELIX Sandbox Environment目前均已開(kāi)源。

項(xiàng)目主頁(yè)： https://mm-helix.github.io/