요약

R-4B 모델은 Bi-Mode Annealing과 Reinforcement Learning을 결합하여 MLLM의 범용 자동 사고(Auto-Thinking) 능력을 강화합니다. 이를 통해 모델이 복잡한 추론 과정을 스스로 수행할 수 있도록 설계되었습니다.

핵심 포인트

• Bi-Mode Annealing 기법을 통한 학습 최적화
• Reinforcement Learning을 활용한 사고 과정 강화
• MLLM의 범용적인 자동 사고(Auto-Thinking) 구현