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大模型对齐技术发展到现在，奖励模型（Reward Model）已经成为强化学习与人类偏好对齐之间的关键桥梁。但当模型从纯文本走向多模态，输入中同时包含图像和文本时，奖励模型的建模难度会明显上升。最近在推进视觉语言模型（VLM）对齐优化时，我反复遇到一个核心问题：普通奖励模型只学习“全局分数”，却忽略图像与文本之间的结构对应关系，导致评分高但实际效果不稳定。本文将围绕 VLM 奖励模型的改进方向，拆解 Structure-Aware Fine-Tuning（结构感知微调）的核心思路、数据设计、训练代码与工程落地经验，适合已经接触过 LLM 微调、正准备进入多模态对齐方向的算法工程师阅读。

1. 背景与核心概念

1.1 什么是 VLM 奖励模型

在介绍 VLM 奖励模型之前，先回顾一下标准奖励模型的作用。以强化学习人类反馈（RLHF）为例，训练好的策略模型会产生多个候选回答，奖励模型负责给这些回答打分，分数越高代表越符合人类偏好。经过奖励模型排序后，强化学习阶段才会知道“应该往哪个方向优化”。

当任务从纯文本扩展到视觉语言模型时，奖励模型的输入不再只是一段文本，而是“图像 + 文本”的组合。例如用户给模型一张工程图纸，并提问“帮我检查这个结构设计是否合理”，模型输出的回答需要同时考虑图像局部细节和文本语义。此时，奖励模型需要理解：

• 图像里有什么目标、目标之间的空间关系；
• 文本问题在表达什么意图；
• 模型回答是否真正对齐了图像中的关键结构信息。

这类可以接收图像与文本联合输入，并输出偏好分数的模型，就是 VLM 奖励模型。

1.2 为什么通用奖励模型不够用

最直接的做法是把 VLM 当作一个“多模态编码器 + 打分头”的组合。图像经过视觉编码器，文本经过语言编码器，两者拼接后送入打分网络。这种做法在简单场景下有效，但存在两个突出问题。

第一，缺乏结构感知。图像中的对象不是孤立存在的，比如“两条管道交叉”和“两条管道平行”可能只差很小的视觉位置差异，但在结构安全性评估中是截然不同的结论。通用 VLM 在预训练时主要学习全局语义，对局部空间结构、跨模态对应关系不够敏感。

第二，粗粒度打分容易掩盖错误。奖励模型通常只输出一个标量分数，但实际多模态对齐错误往往发生在某个局部区域。模型可能因为整体回答流畅、用词礼貌而给出高分，却忽略了关键结构理解错误。

1.3 结构感知微调解决什么问题

Structure-Aware Fine-Tuning 的核心目标，是让奖励模型在微调阶段显式学习输入中的结构信息，而不仅仅是学习全局偏好。

具体来说，结构感知可以拆成三个层面：

• 图像内部结构：目标检测框的位置、大小、相对空间关系、局部区域掩码；
• 文本内部结构：句子中的关键实体、依存关系、数量词与空间描述词；
• 跨模态结构：文本描述与图像区域的对应关系，例如“左上角红色区域”对应图像中的某个 bounding box。

在微调阶段把这些结构信息引入训练样本或模型设计中，奖励模型就能在打分的“前向传播”过程中关注到关键结构线索，而不是只依赖表面语义。

1.4 本文的读者与学习目标

本文适合有深度学习基础、了解 Transformer 和 LoRA 微调基本流程的开发者。如果你正准备做多模态 RLHF、VLM 对齐或者视觉问答中的偏好优化，这篇文章的内容可以直接作为方案参考。

读完本文，你将掌握：

• VLM 奖励模型的训练与评估框架；
• 结构感知微调的数据组织方式；
• 基于 PyTorch 与 Transformers 的完整训练代码；
• 常见训练问题与工程落地的避坑建议。

2. 环境准备与版本说明

在进行代码实战之前，先明确环境。由于 VLM 微调涉及视觉编码器、语言模型和 LoRA 适配器，环境配置相对敏感。下面给出的是本文示例采用的环境，你可以根据实际项目调整。

2.1 基础运行环境

如果不确定自己的 PyTorch 版本是否兼容，可以在命令行执行：

python -c "import torch; print(torch.__version__)"

如果环境中还没有安装 PyTorch，建议参考 PyTorch 官方安装命令，根据 CUDA 版本选择合适的安装指令。本文不再展开 CUDA 安装细节。

2.2 Python 依赖库

核心依赖如下：

pip install transformers>=4.40 pip install peft>=0.10 pip install datasets>=2.18 pip install accelerate>=0.29 pip install bitsandbytes>=0.43 pip install pillow>=10.0 pip install tensorboard

这里简单说明每个库的作用：

• transformers：提供 VLM 预训练模型结构和处理器；
• peft：用于 LoRA 参数高效微调；
• datasets：用于加载偏好数据；
• accelerate：处理设备分配和混合精度训练；
• bitsandbytes：支持 QLoRA 低精度加载；
• pillow：图像读取与预处理。

2.3 项目目录结构

为了方便后续实战，建议先创建如下项目结构：

vlm-reward-structure/ ├── data/ │ ├── train_preferences.jsonl │ └── eval_preferences.jsonl ├── scripts/ │ ├── prepare_data.py │ ├── train_reward.py │ └── evaluate_reward.py ├── outputs/ │ └── checkpoints/ └── README.md

其中data存放偏好数据，scripts存放处理与训练脚本，outputs存放训练产出。

3. 核心原理拆解

3.1 VLM 奖励模型的整体结构

标准 VLM 奖励模型可以分成三部分：

1. 视觉编码器（Vision Encoder）：将图像转换成视觉 token 序列，例如 ViT 输出的 patch embedding；
2. 语言模型骨干（LM Backbone）：将视觉 token 与文本 token 拼接后，通过 Transformer 层进行联合编码；
3. 奖励头（Reward Head）：通常是一个线性层，将最后一层输出的[CLS]token 或最后一个 token 的隐藏状态映射为一个标量分数。

用公式表示：

[ score = W_r \cdot h_{final} + b_r ]

其中h_final是骨干网络输出的语义向量，W_r和b_r是回归头的参数。

在常规微调中，我们使用人类偏好数据集训练这个模型，让模型学会“好的回答分数高，差的回答分数低”。

3.2 常规奖励模型微调的两个局限

常规做法是直接使用对比式损失训练，核心思路是让“被偏好的回答”分数高于“不被偏好的回答”。损失函数通常写作：

[ \mathcal{L} = -\log \sigma(score_{chosen} - score_{rejected}) ]

这个损失函数本身没有问题，但问题在于模型内部并没有被刻意引导去关注结构信息。

举个例子：用户问“左侧柱子的承重是多少？”，好的回答是“约 3.5 吨”，差的回答是“右侧柱子约 3.5 吨”。如果奖励模型无法区分“左侧”和“右侧”在图像中对应的具体区域，那么即使分数出现差异，也可能是通过文本模式偶然学习到的，而不是真正理解了图像结构。

第二个局限是，数据中的结构信息没有被显式建模。常规训练样本只有image,prompt,chosen,rejected四个字段，没有提供“哪个区域对应哪个实体”的监督信号，模型只能靠自己摸索跨模态对齐关系。

3.3 Structure-Aware Fine-Tuning 的核心思路

结构感知微调不是要抛弃原有奖励模型训练框架，而是在其中加入结构信息。具体做法可以从四个角度展开。

第一个角度是数据增强。在训练样本中增加图像区域的 bounding box 坐标、对象标签、区域掩码等结构标注，让模型在输入层就获得结构线索。

第二个角度是模型结构。在 VLM 骨干之上增加结构感知模块，例如用跨模态注意力层将文本实体与图像区域进行显式关联。

第三个角度是损失函数。在多模态偏好对比损失之外，增加结构对齐损失，例如区域特征与文本实体特征的对比学习损失，强迫模型把文本实体映射到正确的图像区域。

第四个角度是推理阶段的结构约束。在奖励模型打分时，允许模型先输出结构预测（例如检测框坐标、实体区域匹配），再结合结构结果计算最终分数。这样可以提升打分的可解释性。

3.4 损失函数设计

完整训练损失可以写成多任务组合形式：

[ \mathcal{L}{total} = \mathcal{L}{preference} + \lambda_1 \mathcal{L}_{structure} ]

其中：

• L_preference是常规的偏好对比损失；
• L_structure是结构对齐损失；
• lambda_1是权重系数。

L_structure的一种简单实现是 InfoNCE 对比损失。文本实体特征与图像区域特征作为正样本对，文本实体与其他区域构成负样本对，让模型学会把“左侧柱子”的文本特征和左侧柱子所在区域的图像特征拉近。

这种设计并不要求训练数据必须带有完整的检测框标注。我们可以用弱监督方式生成结构标注，例如用预训练目标检测模型先抽取区域特征，再用文本匹配或注意力图得到对应关系。

4. 完整实战：结构感知微调 VLM 奖励模型

下面进入代码实战部分。整个流程按“数据准备 → 模型加载 → 训练循环 → 评估验证”四步展开。

4.1 准备多模态偏好数据

训练数据采用 JSONL 格式，每一行是一个训练样本。基础字段如下：

{ "image_path": "data/images/sample_001.jpg", "prompt": "左侧柱子的承重是多少？", "chosen": "约 3.5 吨。", "rejected": "右侧柱子约 3.5 吨。" }

如果要做结构感知微调，建议增加一个regions字段，保存图像区域信息。格式可以这样设计：

{ "image_path": "data/images/sample_001.jpg", "prompt": "左侧柱子的承重是多少？", "chosen": "约 3.5 吨。", "rejected": "右侧柱子约 3.5 吨。", "regions": [ {"text": "左侧柱子", "bbox": [12, 45, 88, 220]}, {"text": "右侧柱子", "bbox": [210, 48, 290, 224]} ] }

其中bbox是[x1, y1, x2, y2]格式的归一化坐标。text是该区域对应的文本实体。

接下来，编写数据预处理脚本：

# 文件路径：scripts/prepare_data.py import json import random from PIL import Image def load_preference_data(file_path): samples = [] with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: line = line.strip() if not line: continue samples.append(json.loads(line)) return samples def validate_sample(sample): """检查图片路径与关键字段是否存在。""" image_path = sample.get("image_path") if not image_path: raise ValueError("样本缺少 image_path") try: img = Image.open(image_path) img.load() except Exception as e: raise ValueError(f"图片打开失败: {image_path} -> {e}") assert sample.get("prompt"), "样本缺少 prompt" assert sample.get("chosen"), "样本缺少 chosen" assert sample.get("rejected"), "样本缺少 rejected" if __name__ == "__main__": data_path = "data/train_preferences.jsonl" samples = load_preference_data(data_path) print(f"共加载 {len(samples)} 条偏好样本") # 抽样校验前 3 条 for sample in samples[:3]: validate_sample(sample) print("字段校验通过:", sample["image_path"])

这里为什么要单独写一个校验脚本？因为训练数据中图片路径错误是最常见的问题，提前校验可以避免训练跑到一半才发现读图失败。

4.2 设计结构感知数据组织方式

在将数据送入模型之前，需要把结构标注处理成模型可以使用的格式。

我们选择的做法是：在文本 prompt 中嵌入区域占位符，并把区域对应的视觉 token 特征单独保存。比如 prompt 会被改造成：

左侧柱子的承重是多少？ [REGION_0] 是左侧柱子。

其中[REGION_0]对应regions中的第一个区域。模型在编码时，会同时获得区域文本描述和对应的图像区域特征。

处理脚本如下：

# 文件路径：scripts/prepare_data.py 中的补充函数 def process_sample_for_training(sample, processor): """ 将原始样本转换为 VLM 输入格式。 - image: 预处理后的图像 tensor - input_ids: 文本输入 - structure_labels: 区域与文本实体的对齐标签 """ image = Image.open(sample["image_path"]).convert("RGB") prompt = sample["prompt"] regions = sample.get("regions", []) # 构造带有区域占位符的 prompt augmented_prompt = prompt for idx, region in enumerate(regions): augmented_prompt += f"\n[REGION_{idx}] 是 {region['text']}。" # 将 chosen 与 rejected 拼成文本对 chosen_text = f"好的回答: {sample['chosen']}" rejected_text = f"较差的回答: {sample['rejected']}" full_text = augmented_prompt + "\n" + chosen_text + "\n" + rejected_text inputs = processor( images=image, text=full_text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True ) # 简单示例：结构标签用区域bbox归一化后的坐标 image_width, image_height = image.size structure_labels = [] for region in regions: x1, y1, x2, y2 = region["bbox"] structure_labels.append([ x1 / image_width, y1 / image_height, x2 / image_width, y2 / image_height ]) return inputs, structure_labels

这里需要注意：不同 VLM 使用的 processor 接口略有差异，例如image参数名、text参数名可能不同，请根据你实际使用的模型调整。

4.3 加载预训练 VLM 并接入奖励头

在实际项目中，你可以选择支持多模态输入的 VLM 模型作为骨干。为了演示通用流程，本文采用 Hugging Facetransformers中常见的 AutoModel 体系。

加载模型时，通常将模型的vision_model和language_model冻结，通过 LoRA 微调语言骨干部分，并在隐藏层之上增加一个奖励头。

参考代码如下：

# 文件路径：scripts/train_reward.py（模型加载部分） import torch from transformers import AutoModel, AutoProcessor def load_vlm_backbone(model_name): """ 加载预训练的 VLM 骨干网络。 实际模型名根据你所选模型调整。 """ processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_name) model = AutoModel.from_pretrained( model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto" ) return processor, model

加载后，我们需要在 VLM 之上额外定义一个奖励头。奖励头是一个简单的 MLP，将骨干输出映射到标量分数。

# 文件路径：scripts/train_reward.py（奖励头定义） import torch.nn as nn class RewardHead(nn.Module): def __init__(self, hidden_size): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, 1) self.activation = nn.GELU() def forward(self, hidden_states): # hidden_states: [batch_size, seq_len, hidden_size] # 使用最后一个有效 token 对应的隐藏状态 pooled = hidden_states[:, -1, :] x = self.activation(self.fc1(pooled)) score = self.fc2(x) return score.squeeze(-1)

使用最后一个 token 对应的隐藏状态来计算分数，是奖励模型训练中的常见做法。有些实现也使用mean_pooling，具体选择可以根据实验效果调整。

4.4 配置 LoRA 微调

为了降低显存占用并提升训练效率，我们使用peft库对语言骨干做 LoRA 微调。这样只需要训练适配器参数和奖励头，视觉编码器保持冻结。

# 文件路径：scripts/train_reward.py（LoRA 配置） from peft import LoraConfig, get_peft_model def apply_lora(model): """ 为目标模型添加 LoRA 适配器。 不同 VLM 的可训练模块名称不同，需要按实际模型调整。 """ lora_config = LoraConfig( r=16, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj", "k_proj", "o_proj"], lora_dropout=0.05, bias="none", task_type="CAUSAL_LM" ) model = get_peft_model(model, lora_config) return model

这里有一个容易踩坑的地方：target_modules必须与模型内部实际参数名匹配。不同模型家族中，注意力层的参数命名可能是q_proj、query或Wq。建议加载模型后先打印一下模型结构：

print(model)

确认参数名后再设置target_modules。

4.5 编写训练循环

训练循环采用多任务损失：偏好对比损失 + 结构对齐损失。

# 文件路径：scripts/train_reward.py（训练主循环） import torch from torch.utils.data import DataLoader from transformers import get_linear_schedule_with_warmup def compute_loss(reward_model, inputs, structure_labels, chosen_end_pos, rejected_start_pos): """ 计算多任务损失。 这是简化的演示逻辑，实际实现需要根据模型输出结构调整。 """ outputs = reward_model( input_ids=inputs["input_ids"], attention_mask=inputs["attention_mask"], pixel_values=inputs.get("pixel_values") ) # 假设 outputs.last_hidden_state 是骨干最后一层输出 hidden_states = outputs.last_hidden_state score = reward_model.reward_head(hidden_states) # 拆分 chosen 与 rejected 的分数 score_chosen = score[:, :chosen_end_pos].mean(dim=-1) score_rejected = score[:, rejected_start_pos:].mean(dim=-1) # 偏好对比损失 loss_preference = -torch.log(torch.sigmoid(score_chosen - score_rejected) + 1e-8).mean() # 结构对齐损失（示意） loss_structure = torch.tensor(0.0, device=score.device) if structure_labels is not None: # 在这里根据你的结构标签设计对齐损失 pass total_loss = loss_preference + 0.1 * loss_structure return total_loss, loss_preference.item(), loss_structure.item()

上面的代码是思路演示，不等同于可以直接适配所有模型的完整实现。不同 VLM 的forward参数和输出结构差异很大，实际实现时要以模型源码为准。

完整训练脚本骨架如下：

# 文件路径：scripts/train_reward.py from transformers import Trainer, TrainingArguments from datasets import Dataset def train(): processor, model = load_vlm_backbone("your-vlm-model") model.reward_head = RewardHead(hidden_size=model.config.hidden_size) model = apply_lora(model) # 加载数据集 samples = load_preference_data("data/train_preferences.jsonl") dataset = Dataset.from_list(samples) training_args = TrainingArguments( output_dir="outputs/checkpoints", per_device_train_batch_size=2, gradient_accumulation_steps=8, learning_rate=2e-5, num_train_epochs=3, logging_steps=50, save_steps=500, fp16=True, remove_unused_columns=False, report_to="tensorboard" ) # Trainer 需要进一步封装输入处理函数 trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=dataset, data_collator=lambda batch: batch ) trainer.train() if __name__ == "__main__": train()

这里使用Trainer可以省去手动编写梯度累积和混合精度等细节，但需要额外实现数据整理函数。对于完全自定义训练的读者，也可以直接使用torch.utils.data.DataLoader编写训练循环。

4.6 运行训练与验证

在命令行中启动训练：

cd vlm-reward-structure python scripts/train_reward.py

如果显存不够，可以进一步降低per_device_train_batch_size，同时增大gradient_accumulation_steps，保持整体 batch size 不变。

训练过程中，可以通过 TensorBoard 查看损失变化：

tensorboard --logdir outputs/checkpoints

重点关注eval_loss和结构对齐损失是否同步下降。如果偏好损失下降但结构损失不降，说明模型并没有真正学到结构感知能力，需要检查数据标注质量或结构损失权重。

4.7 评估奖励模型的可靠性

训练结束后，不能只看训练集上的准确率。评估奖励模型通常关注以下几个方面：

• 偏好准确率：模型能否在 held-out 的偏好数据上正确区分 chosen 和 rejected；
• 结构对齐准确率：文本实体是否匹配到正确区域；
• 分数稳定性：对同一语义表达的不同表述，分数差异是否合理；
• 鲁棒性：对图像噪声、文本同义改写是否保持一致的排序。

参考评估代码：

# 文件路径：scripts/evaluate_reward.py import torch from datasets import Dataset def evaluate(model, eval_loader): model.eval() correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for batch in eval_loader: score_chosen = model.predict_chosen_score(batch) # 省略内部实现 score_rejected = model.predict_rejected_score(batch) correct += (score_chosen > score_rejected).sum().item() total += len(score_chosen) accuracy = correct / total print(f"偏好准确率: {accuracy:.4f}") return accuracy

建议评估集至少准备 500 条以上样本，且覆盖不同图像类型和提问方式，避免评估结果偶然性过高。

5. 常见问题与排查思路

在结构感知微调落地过程中，以下问题出现频率较高。

下面单独讲一个最容易定位的问题：图片读取失败。

训练过程经常在某个 epoch 中途报出PIL.UnidentifiedImageError。这通常是因为样本中的image_path对应文件不存在，或者图片格式损坏。建议在构建数据集前做全量校验：

import os from PIL import Image def validate_all_images(samples): bad_samples = [] for idx, sample in enumerate(samples): path = sample["image_path"] if not os.path.exists(path): bad_samples.append((idx, "path not exists")) continue try: with Image.open(path) as img: img.load() except Exception as e: bad_samples.append((idx, str(e))) return bad_samples

这个校验脚本虽然在数据量大时耗时较长，但只跑一次，能节省后续反复排错的时间。

另一个常见问题是chosen 和 rejected 长度差异过大。在计算 reward score 时，如果直接使用最后一个 token 做 pooling，长回答和短回答之间可能存在偏差。我的建议是在奖励头前增加一层 mask 过滤，只对非 padding token 做平均池化，而不是简单取最后一个 token。

6. 最佳实践与工程建议

6.1 数据层面

结构感知微调非常依赖数据质量。数据准备阶段最好遵守以下原则：

• 每张图像至少保证一个明确的视觉区域标注；
• 文本实体必须能对应到图像中的某个区域，否则会引入噪声；
• chosen 与 rejected 的差异尽量聚焦在“结构理解”层面，而不是语言流畅度或长度差异；
• 区域坐标建议归一化，防止不同分辨率图片带来的尺度不一致。

如果手动标注成本太高，可以先用开放词汇目标检测模型自动生成区域候选框，再通过文本匹配筛选出与 prompt 相关的区域。但自动标注后必须进行人工抽检，因为检测模型也会出错。

6.2 模型训练层面

训练方面我要强调几点经验。

第一，视觉编码器默认冻结。在数据量较小的情况下，解冻视觉编码器容易导致灾难性遗忘。只有当数据量达到足够规模时，才建议使用较低学习率解冻最后几层。

第二，LoRA 的 rank 值不要一开始就设得很大。从 8 到 16 起步，效果不够再逐步增大。过大的 rank 会增加显存占用和过拟合风险。

第三，结构损失权重不要过大。结构对齐只是辅助目标，如果权重太大，模型可能过度关注区域匹配任务，而忽略原始偏好排序。建议先设为 0.1 左右，再根据验证集调整。

第四，使用混合精度训练。fp16 在 VLM 训练中可以显著减少显存占用，但在损失出现 NaN 时，需要排查学习率和数据中是否存在异常值。

6.3 评估与上线

奖励模型上线前，最重要的是建立评估集。评估集应尽量模拟真实应用场景：

• 覆盖不同类型的图像，如文档扫描件、自然图像、截图、工程图纸；
• 覆盖不同的 prompt 类型，如细节询问、结构比较、异常检测；
• 覆盖同义改写场景，测试模型对相同语义不同表达的稳定性。

上线后还要记录模型分数的分布变化。如果某段时间线上请求的奖励分数集中偏高，可能说明数据分布发生偏移，需要重新校准。

另外，奖励模型虽然用来辅助 VLM 对齐，但它本身也存在偏见和错误。不要把奖励模型的分数当作绝对标准，在安全敏感场景中，仍然需要规则策略或人工兜底。

6.4 安全与合规

如果微调数据涉及真实用户数据，要在合规前提下完成数据脱敏和授权确认。奖励模型会隐式学习训练数据中的偏好，如果数据中包含有偏见的标注，模型也会继承这些偏见。因此，数据审核阶段需要重点检查是否存在歧视性表述、错误事实和安全风险内容。

7. 总结与学习路线

这篇文章从 VLM 奖励模型的基本概念出发，说明了普通奖励模型在多模态偏好对齐中的短板，并围绕结构感知微调展开了一套从数据到训练再到评估的完整实践流程。需要记住的核心要点有三个：

第一，多模态偏好对齐不仅仅是“图文匹配”任务，结构感知能力直接影响奖励模型的可靠性； 第二，结构感知微调可以通过数据标注、模型结构、损失函数三个层面实现，不必完全更换模型框架； 第三，训练奖励模型时，评估设计要和训练同等重视，偏好准确率、结构对齐准确率、稳定性缺一不可。

接下来你可以继续深入的方向包括：

• 阅读目前主流 VLM 模型的官方微调示例，了解不同模型内部的参数命名与 forward 差异；
• 尝试使用 QLoRA 在更小的显存条件下训练更大规模的奖励模型；
• 研究更复杂的结构对齐损失，例如基于注意力图的弱监督对齐；
• 如果你关注完整 RLHF 链路，可以进一步学习 PPO 或 DPO 算法，理解奖励模型如何与策略模型配合。

在实际项目中，最需要警惕的是“数据假象”——结构标注看着准确，实际上和文本实体对不上。建议在数据准备阶段多花时间做可视化检查，把图像、区域框、文本实体同时展示出来确认，这样后续训练和评估才会更顺利。

希望这篇文章能帮你少踩一些结构感知微调中的坑。如果你也在做 VLM 奖励模型相关的工作，欢迎收藏备查，遇到具体问题可以对照排查思路逐步定位。