VLM-R1 est un modèle linguistique visuel basé sur l'apprentissage par renforcement, spécialisé dans les tâches de compréhension visuelle, telles que la compréhension d'expressions de référence (Referring Expression Comprehension, REC). En combinant les méthodes R1 (apprentissage par renforcement) et SFT (ajustement fin supervisé), ce modèle montre des performances exceptionnelles sur des données intra et extra-domaine. Les principaux avantages de VLM-R1 sont sa stabilité et sa capacité de généralisation, lui permettant d'exceller dans diverses tâches de vision-langage. Construit sur Qwen2.5-VL, il utilise des techniques d'apprentissage profond de pointe, comme le mécanisme d'attention Flash Attention 2, pour améliorer l'efficacité du calcul. VLM-R1 vise à fournir une solution efficace et fiable pour les tâches de vision-langage, adaptée aux applications nécessitant une compréhension visuelle précise.