关注前沿科技 2025-05-17 11:51 北京
还公开了核心的自适应工具使用训练技术V-ToolRL
OpenThinkIMG团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI
教AI学会使用工具，带图推理就能变得更强？！
港中文、微软联合8家单位推出OpenThinkIMG开源框架，这是一个专为提升AI视觉工具使用和推理能力而设计的一站式平台。
众所周知，我们人类在解决问题时，常常会借助视觉工具：解几何题时画辅助线，分析图表时用荧光笔标记。这些“动手”操作，极大地增强了我们的认知和推理能力。
因此，一旦将同款“动手操作”能力赋予AI，其推理能力也将大大提升。
不过问题是，虽然现在已经有很多强大的视觉工具（分割、检测、OCR等），但让AI真正学会如何以及何时智能地使用这些工具，却面临巨大挑战：
工具集成难：不同工具接口各异，想把它们整合到一个AI系统里，费时费力。
训练数据缺：教AI用工具，需要大量“示范操作”数据。这种数据怎么来？质量如何保证？
模型适应差：传统方法训练出的AI，往往只会“照本宣科”，遇到新情况就傻眼，缺乏灵活应变和自主学习的能力。
而OpenThinkIMG框架的出现正是为了解决上述问题，与此同时，团队还公开了其核心的自适应工具使用训练技术V-ToolRL。
下面具体来看。
OpenThinkIMG：为AI打造的“超级工具箱”
如框架图所示，OpenThinkIMG集工具部署、数据生成、智能体训练于一体。
其核心特性如下：
第一，模块化视觉工具部署 (Tool Deployment)。
简单来说，它提供标准化的视觉工具接口，无论是已有的成熟工具（如GroundingDINO, SAM, OCR等），还是你自己的新工具，都能轻松接入OpenThinkIMG的“工具箱”。
并且每个工具都可以作为独立服务部署，互不干扰，方便管理和按需扩展。AI模型可以通过框架内的“工具控制器”按需调用。
第二，高效的智能体训练框架 (Training Framework)。
它不仅支持传统的监督微调 (SFT)，更集成了团队创新的V-ToolRL (Visual Tool Reinforcement Learning) 算法。
这一算法让AI通过强化学习，在与视觉工具的真实交互中，从错误中学习，自主探索和掌握最佳的工具使用策略。
具体而言，需要先通过SFT进行“理论学习”（冷启动），然后通过V-ToolRL进行“上路实操”，根据任务完成情况获得奖励或惩罚，不断优化策略。
第三，支持高质量训练数据生成 (Scalable Trajectory Generation)。
为了给V-ToolRL提供优质的初始“教材”，OpenThinkIMG内置了一套团队提出的高效、可扩展的视觉工具使用轨迹生成方法。
具体过程分为三步：
AI规划师 (GPT-4o) 出马：先让大模型规划出解决问题的初步工具步骤。
工具真实执行与记录：调用OpenThinkIMG中的工具服务，实际执行规划，并记录下每一步的输入输出。
严格质检与筛选：结合AI模型（如Qwen2-VL-72B）、规则和人工审查，层层把关，确保数据质量。
△高质量视觉轨迹数据构建流程
通过OpenThinkIMG的这些核心能力，研究者和开发者可以更专注于模型算法的创新，而不必在工具部署和数据准备上耗费过多精力。
OpenThinkIMG + V-ToolRL：表现超过GPT-4.1
团队在具有挑战性的图表推理任务上，使用OpenThinkIMG框架训练了基于V-ToolRL的智能体。
如图所示，V-ToolRL在ChartGemma测试集上的性能表现（基于OpenThinkIMG训练）如下：
1、大幅超越SFT：基于一个2B的Qwen2-VL，经过V-ToolRL训练后，准确率比单纯SFT提升了28.83个百分点；
2、碾压同类开源模型：V-ToolRL的表现平均超过了如Taco、CogCom等基于监督学习的工具使用基线12.7个百分点，而且团队的模型参数量更小；
3、媲美顶尖模型：V-ToolRL的表现超过GPT-4.1，同时和Gemini达到持平的效果。
结果充分证明了OpenThinkIMG框架的强大支撑能力，以及V-ToolRL在学习自适应工具调用策略上的优越性。
那么，V-ToolRL是如何在OpenThinkIMG中学习的呢？
通过OpenThinkIMG的训练环境，团队观察到V-ToolRL智能体展现出以下学习特性：(a) 工具调用更高效 (b) 推理更详尽 (c) V-ToolRL 学习更快更好。
具体而言，随着训练的进行，模型平均调用的工具次数显著下降，说明它学会了“好钢用在刀刃上”，只在必要时才使用工具。
而且模型生成的答案（包括思考过程）长度增加了，表明它能够进行更详细、更深入的推理。
最后，V-ToolRL（集成了视觉工具的反馈）相比纯文本的强化学习，学习速度更快，最终效果也更好，证明了“眼见为实”的重要性。
下图展示了V-ToolRL在具体问题上的表现。面对复杂的图表，V-ToolRL能够：
饼图分析 (上)：通过ZoomInSubfigure放大关键区域，再用OCR精准读取数值，最终正确计算出差异，而直接解读的模型则容易出错。
折线图趋势 (下)：利用Point定位数据点，DrawVerticalLineByX辅助比较，准确找出趋势相同的类别。
△V-ToolRL (上侧工具辅助) vs GPT-4.1 (下侧直接解读)
这些案例生动地展示了V-ToolRL如何通过结构化的工具调用，实现比直接视觉解读更准确、更可解释的推理。
小结一下，OpenThinkIMG框架的核心贡献在于：
1、一个开放、强大的工具部署与训练平台：解决了工具集成和智能体训练的难题。
2、内置高效数据生成方法：为模型训练提供高质量“燃料”。
3、V-ToolRL作为核心训练算法：使AI能够真正学会自主、智能地使用视觉工具。
团队表示，OpenThinkIMG将为开发能够真正“用图像思考”的下一代AI智能体提供坚实的基础设施。
未来，他们将继续扩展OpenThinkIMG支持的工具和模型，探索更复杂的任务场景，并期待与社区共同推动这一激动人心的领域向前发展。
论文第一作者苏肇辰为苏州大学三年级研究生，香港科技大学准博士生，在NeurIPS、ACL等国际顶级会议上发表多篇研究成果。项目通讯作者为港中文成宇教授。
技术报告：https://arxiv.org/pdf/2505.08617GitHub仓库：https://github.com/zhaochen0110/OpenThinkIMG数据集和模型：https://huggingface.co/collections/Warrieryes/openthinkimg-68244a63e97a24d9b7ffcde9
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