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本文介绍了 ROMA,这是一种强化学习微调框架,旨在提高多模态大语言模型(MLLMs)对模糊和压缩伪影等视觉退化的鲁棒性。该框架通过双重前向传播策略和专门的正则化技术实现这一目标,在保持干净输入准确性的同时,提升了推理基准测试的性能。