2026 AAAI Oral | LENS：统一强化推理赋能分割大模型
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文本提示图像分割是实现精细视觉理解的核心技术之一，对于打造更自然的人机交互、提升具身智能及机器人系统的智能化水平具有至关重要的作用。它让机器能够理解人类的自然语言指令，在纷繁复杂的视觉场景中精准锁定并分离出任意指定的目标对象。
然而，当前主流的技术路径，例如基于监督式微调的方法，正面临根本性的发展瓶颈。这些方法本质上是静态的模式匹配，虽然在特定数据集上表现出色，但其泛化能力往往受限，形成了一个难以突破的“性能天花板”。尤其是在处理那些需要多步推理的未知复杂指令时，其性能会显著下滑。问题的根源在于，传统的监督微调在训练过程中，普遍忽略了模型动态、显式的推理过程。
为了打破这一能力桎梏，我们引入了全新的LENS框架。LENS摒弃了静态的监督微调范式，转而采用端到端的强化学习机制，将高层级的“思考”过程与像素级的“执行”过程进行深度融合与联合优化。通过这种创新设计，LENS旨在赋予分割模型真正具备上下文感知的推理能力，从而从根本上提升其在复杂多变任务中的鲁棒性和泛化表现。
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