文 / 于钟海 , 魏鹳霏 , 肖楷 , 赵丽萍 中金研究 以MiniMax V-Triune新框架成果为例，推理感知统一框架在可拓展性、泛化性初步验证。 V-Triune以三层组件架构实现视觉推理和感知任务统一至强化学 习框架：1）多模态样本数据格式化；2）验证器奖励计算，采用异步客户端-服务器架构，奖励计算和主训练循环解耦；3）数据源级指标监控，便于溯源 和提升稳定性。结合动态IoU奖励机制、冻结ViT参数等工程优化，Orsta系列模型（32B参数）在MEGA-Bench Core基准测试中实现了最高14.1%的性能提 升。 多模态推理助力智能驾驶能力升阶。 在智能驾驶场景，多模态推理是增强道路交通标志识别判断能力、提升复杂场景泛化性的重要途径，正成为头部智 能驾驶企业算法演进的重点。2025年5月30日，蔚来世界模型NVM首个版本正式开启推送，具备全量理解、想象重构和推理能力，能够对实时环境多模信 息进行理解和推演，在选择最优ETC车道通行、停车场自主寻路等场景的性能提升显著。此外，理想自研的VLA大模型亦具备思维链推理能力，以多模态 推理模拟人类驾驶员的思维运作方式。 图表1：MiniMax多模态RL ...