MMSearch-OPD：多模态搜索智能体训练新方法

论文作者提出 MMSearch-OPD，将可控数据精炼与强化学习（RL）、同策略蒸馏（OPD）联合训练，用于提升长程多模态深度搜索能力。 其 Refine 流程对现有多模态简单问题的推理链做定向扩展，用参数化变换控制搜索深度与跨模态证据需求；训练中由答案奖励与轻量行为惩罚引导 RL，奖励差距调节 token 级教师指导，蒸馏系数指数衰减以降低对教师的依赖。 作者称实验显示数据精炼带来增益，SFT 后联合训练进一步提升。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。