Reinforcement Learning überwindet SFT-Platte: Chart‑zu‑Code neu gedacht
In der Forschung zu vision‑language Modellen hat sich das Reinforcement Learning (RL) als besonders wirkungsvoll für komplexe Schlussfolgerungen erwiesen. Für Aufgaben, die ein tiefes Verständnis von informationsreichen Bildern erfordern und strukturierte Ausgaben erzeugen müssen – wie die Umwandlung von Diagrammen in Programmcode – bleibt die Anwendung von RL jedoch noch wenig erforscht.
