UniVR 係一個能理解我們視覺空間中的思考方式及其在統一視覺推理中的應用，它針對 Emu3.5 unified generative models 的訓練框架，處理的是視覺推理、長程規劃同結果判斷點樣一齊學。它唔係拿來直接做推理展示，而係俾你用自己的資料同獎勵訊號，去微調一個已經懂得處理圖像與文字的底座模型。
SFT（supervised fine-tuning）階段要提供統一格式的樣本：query image、textual instruction、visual reasoning trajectory；RL（reinforcement learning）階段則改成透過 HTTP reward server 送回分數。原始資料沒有提供完整安裝流程，所以目前可確定的只有要把自定義 PyTorch Dataset 接入 UniVR_SFT/train.py，以及把 reward function 換成自己的服務。
和一般只做單次微調的做法相比，UniVR 的取向更偏向「先教格式，再用獎勵修正推理」。它在 RL 端用 GRPO，並配合 HybridEngine 與 Emu3.5 的 vLLM patch，強調 rollout 效率；同時保留 LoRA 同 full-parameter training，適合資源與改動幅度唔同的團隊。
- 支援多節點 SFT，兼容 LoRA 同 full-parameter training
- RL 端基於 verl，同 GRPO 搭配自訂 HybridEngine
- Emu3.5 的 vLLM no-CFG parallel inference 可做到約 2 倍 throughput
- 獎勵設計分成 format reward、global reward，同 step-level 的視覺推理約束
- 相關模型包括 Emu3.5 同作為評分器的 Qwen3-VL-30B
較容易受惠的情境包括做視覺代理、機械臂/操作規劃、長程任務推理，或者想將現成視覺模型轉成自己工作流的團隊。它的價值在於把「資料格式、推理軌跡、獎勵判斷」串成同一條訓練路線，令視覺任務唔再只靠靜態標註去學。