1.开源智德科技

随着多模态大模型的不断演进，指令引导的图像编辑（Instruction-guided Image Editing）技术取得了显著进展然而，现有模型在遵循复杂、精细的文本指令方面仍面临巨大挑战，往往需要用户进行多次尝试和手动筛选，难以实现稳定、高质量的「一步到位」式编辑。

2.智源erp

强化学习（RL）为模型实现自我演进、提升指令遵循能力提供了一条极具潜力的路径但其在图像编辑领域的应用，长期以来受限于一个核心瓶颈：缺乏一个能够精确评估编辑质量并提供高保真度反馈的奖励模型（Reward Model）。

3.智源2.0

没有可靠的「奖励信号」，模型便无法有效判断自身生成结果的优劣，从而难以实现高效的自我优化为攻克这一难题，北京智源人工智能研究院

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