wyjlu/AHA

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压缩包一览

文件	体积（约）	内容	主权重 / 关键产物
Bagel_caption_thinking.tar.gz	~54 GB	SFT 工程：Nano250K Reasoning Edit 监督微调代码、配置、脚本	results/250K/checkpoints/0000500/（step 500）
R3_odd_data_1K.tar	~72 GB	理解侧 RL：仅优化文本推理/理解，不反传图像生成	ckpt-000350（online_rl_und8k_edit_7p6k）
R3_odd_data_1K-img-extract.tar	~59 GB	生成侧：优化扩散图像编辑，MoT 理解支路 detach	ckpt-000150（pairscore_remix_scope_gate）
Bagel_eval.tar	~25 GB	评测工程：ImgEdit / 理解 benchmark 脚本、benchmark 数据、历史评测结果	无训练权重；含 eval/、scripts/eval/、results/

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各包说明

1. Bagel_caption_thinking.tar.gz — SFT

• 任务：before 图 + 编辑指令 → target caption + thinking → after 图
• 数据：V2-Nano250K（257,730 条）
• 基座：BAGEL-7B-MoT
• 解压：

tar -xzf Bagel_caption_thinking.tar.gz
cd Bagel_caption_thinking

• 详细文档：包内 README_SFT.md

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2. R3_odd_data_1K.tar — 理解侧 RL

• 任务：skip_image_gen=True，reward_fn=entity_diff_vlm，仅训理解/文本 CoT
• 基座：SFT step-500
• 数据：Und8K-Edit-7.6K.tar（~7.6K 编辑对，包内另附）
• 解压：

hf download wyjlu/Youtu-SFT R3_odd_data_1K.tar
tar -xf R3_odd_data_1K.tar
tar -xf R3_odd_data_1K/Und8K-Edit-7.6K.tar -C R3_odd_data_1K/data/rl_train/

• 详细文档：包内 README_RL_understanding.md

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3. R3_odd_data_1K-img-extract.tar — 生成侧 RL

• 任务：skip_image_gen=False，train_generation_only=True，reward_fn=edit_pair_score_vlm
• 基座：理解侧 RL ckpt（训练时）；归档权重为 ckpt-150（评测常用）
• 数据：Und8K-Edit-7.6K.tar（~7.6K 编辑对，包内另附）
• 解压：

hf download wyjlu/Youtu-SFT R3_odd_data_1K-img-extract.tar
tar -xf R3_odd_data_1K-img-extract.tar
tar -xf R3_odd_data_1K-img-extract/ThinkEdit-ge7-weakuniq-plus-new-add.tar \
  -C R3_odd_data_1K-img-extract/data/rl_train/
export THINKEDIT_DATA_ROOT="$(pwd)/R3_odd_data_1K-img-extract/data/rl_train/ThinkEdit-ge7-weakuniq-plus-new-add"

• 详细文档：包内 README_RL_generation.md

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4. Bagel_eval.tar — 评测

• 内容：BAGEL 模型在 ImgEdit、BLINK、CVBench、POPE 等 benchmark 上的评测脚本与结果
• 主要目录：
  • eval/vlm/、eval/gen/ — 评测代码与 benchmark 数据
  • scripts/eval/ — 统一启动脚本（如 run_imgedit_ckpt000150.sh、run_eval_vlm.sh）
  • results/ — 各次评测推理输出
• 解压：

hf download wyjlu/Youtu-SFT Bagel_eval.tar
tar -xf Bagel_eval.tar
cd eval   # 包内顶层目录名

• 说明：不含训练权重；评测时需自行指定 MODEL_PATH / BAGEL_ROOT

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训练链路关系

BAGEL-7B-MoT
    ↓  Bagel_caption_thinking（SFT step-500）
    ↓  R3_odd_data_1K（理解侧 RL → ckpt-350）
    ↓  R3_odd_data_1K-img-extract（生成侧 RL → ckpt-150）
    ↳  Bagel_eval（各阶段 checkpoint 评测）

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通用说明

• 所有 RL 包内 checkpoint 已剥离 optimizer，仅含 ema.safetensors + config + tokenizer
• RL 训练需外部 VLM reward 服务，启动前设置 MASTER_ADDR、REWARD_SERVER_URLS 等（见各包 README）
• 下载示例：

pip install -U huggingface_hub
hf download wyjlu/Youtu-SFT <文件名>

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Citation

@misc{ye2026understandingvsgenerationnavigating,
      title={Understanding vs. Generation: Navigating Optimization Dilemma in Multimodal Models},
      author={Sen Ye and Mengde Xu and Shuyang Gu and Di He and Liwei Wang and Han Hu},
      year={2026},
      eprint={2602.15772},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV},
      url={https://arxiv.org/abs/2602.15772},
}