OmniVerifier-C1：面向规则驱动生成式世界建模的分解式分级验证器

OmniVerifier-C1 提出一种分级视觉验证器，将复杂多模态规则自动分解为细粒度子项并给出逐点连续评分，替代传统只输出 True/False 的二元验证器。该模型采用解耦强化学习策略，联合优化子问题级二元判断与全局对齐评分，在文本到图像场景中显著优于二元验证器，并在 Maze、Sudoku 等规则驱动世界建模任务上验证了成对验证范式的有效性。