Los modelos multimodales de lenguaje (MLLM) han demostrado gran capacidad al combinar razonamiento textual con información visual, pero a menudo generan respuestas que no se corresponden fielmente con las imágenes de entrada. Esta desconexión revela que el modelo no está aprovechando de forma efectiva las evidencias visuales durante la inferencia. Investigaciones recientes proponen una etapa intermedia de pre-alineación visual basada en aprendizaje por refuerzo con un objetivo de suficiencia, optimizando descripciones visuales condicionadas a preguntas concretas. El enfoque 'ver primero, responder después' permite que el modelo desarrolle un anclaje visual más robusto, mejorando la consistencia en tareas que exigen análisis detallado de imágenes.

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