R1-Omni模型构建方面，团队采用了一种受DeepSeek-R1训练方法启发的冷启动策略。在包含232个可解释多模态（视觉和音频）情感推理数据集（EMER）样本和348个手动标注的HumanOmni数据集样本的组合数据集上对HumanOmni-0.5B（一个专为人为场景理解设计的开源全模态模型）进行微调，使模型具备初步推理能力，了解视觉和音频线...
然而，现有研究多聚焦于 Image-Text 多模态任务，尚未涉足更复杂的全模态场景。基于此，通义实验室团队探索了 RLVR 与视频全模态模型的结合，于今日宣布开源 R1-Omni 模型。R1-Omni 的一大亮点在于其透明性（推理能力）。通过 RLVR 方法，音频信息和视频信息在模型中的作用变得更加清晰可见。比如，在情绪识别任务中...
全模态AI的破界时刻：阿里R1-Omni重构情感计算范式 2025年3月11日，阿里巴巴通义实验室开源全模态模型R1-Omni，标志着情感计算领域迎来里程碑式突破。这款融合视觉、音频双模态的AI系统，在DFEW数据集上以65.83%的无加权平均召回率刷新行业纪录，其技术路径与生态价值引发全球AI社区震动。技术突破：RLVR机制重塑训练...
【阿里开源全模态模型R1-Omni 情感识别能力更优】《科创板日报》12日讯，昨日，阿里通义实验室开源R1-Omni模型——业界首个将具有可验证奖励的强化学习（RLVR）应用于全能多模态大语言模型。研究人员利用RLVR对开源Omni模型HumanOmni-0.5B进行优化，在推理能力、情感识别准确性和泛化能力三个关键方面显著提高了其性能...
在 AI 的浩瀚星空中，新的 “恒星” 正不断诞生并照亮前行的道路。近日，阿里通义大模型 R1-Omni 的开源宛如一颗重磅炸弹，在人工智能领域掀起了惊涛骇浪，其创新性的全模态模型架构以及 RLVR（强化学习与虚拟现实结合）技术的引入，让各模态作用清晰呈现，为 AI 发展开辟了崭新天地。通义大模型 R1-Omni：全...
3月11日，通义实验室团队宣布开源R1-Omni模型，为全模态模型的发展带来了新的突破。该模型结合了强化学习与可验证奖励（RLVR）方法，专注于提升多模态情感识别任务中的推理能力和泛化性能。R1-Omni的训练分为两个阶段。在冷启动阶段，团队使用包含580条视频数据的组合数据集进行微调，这些数据来自Explainable Multimodal...
阿里通义实验室最新发布的 R1-Omni 模型，是全球首个将可验证奖励强化学习（RLVR）应用于全模态大语言模型的突破性成果。该模型在情绪识别准确性、推理透明度和跨场景泛化能力上实现了跨越式提升，尤其在多模态融合分析方面展现出独特优势。核心亮点解析 全模态情绪感知能力R1-Omni 能同步解析视频画面、人物语音和文字...
📰阿里开源 R1-Omni,全模态情感识别能力大提升 阿里通义实验室薄列峰团队开源的 R1-Omni 模型,首次将 DeepSeek 同款 RLVR 与全模态 LLM 结合,聚焦视觉和音频模态在情感识别任务中的关键作用。RLVR 简化奖励机制,与任务正确性标准保持一致;GRPO 强化学习方法避免使用额外评论家模型,增强模型区分输出能力。团队采用...
阿里通义实验室薄列峰团队首次将DeepSeek同款RLVR与全模态LLM结合,聚焦的是视觉和音频模态都提供关键作用的情感识别任务。团队实验发现,模型在三个关键方面有显著提升:网页链接,可解释性+多模态学习=下一代AI,推理/理解/泛化能力全提升,R1-Omni在三个关键方面优于三个对比模型:推理能力增强、理解能力提高、泛化能力...
R1-Omni 是阿里通义开源的全模态大语言模型,专注于情感识别任务。 1.核心功能:结合视觉和音频信息,提供可解释的推理过程,显著提升情感识别的准确性和泛化能力。 2.技术原理:采用RLVR训练范式和GRPO方法,简化奖励机制,增强模型区分高质量和低质量输出的能力。