論文の概要: Text Before Vision: Staged Knowledge Injection Matters for Agentic RLVR in Ultra-High-Resolution Remote Sensing Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.14225v1
• Date: Sun, 15 Feb 2026 16:40:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-17 16:22:49.749295
• Title: Text Before Vision: Staged Knowledge Injection Matters for Agentic RLVR in Ultra-High-Resolution Remote Sensing Understanding
• Title（参考訳）: 超高分解能リモートセンシングにおけるエージェントRLVRの段階的知識注入
• Authors: Fengxiang Wang, Mingshuo Chen, Yueying Li, Yajie Yang, Yuhao Zhou, Di Wang, Yifan Zhang, Haoyu Wang, Haiyan Zhao, Hongda Sun, Long Lan, Jun Song, Yulin Wang, Jing Zhang, Wenlong Zhang, Bo Du,
• Abstract要約: 超高解像度(UHR)リモートセンシング(RS)のためのマルチモーダル推論は通常、視覚的エビデンス取得によってボトルネックとなる。 標準的な強化学習は、ドメインの事前構造がなくても、これらの広大な視覚空間をナビゲートするのに苦労している。 本研究では,(1)スケーラブルで知識グラフで検証された地球科学のテキストQAで冷間開始して推論構造を挿入し,(2)SFT中に同じ硬いUHR画像テキストの例で事前ウォーミングを行い,その後のツールベースのRLを安定化・増幅する,段階的な知識注入レシピを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.26501371437013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multimodal reasoning for ultra-high-resolution (UHR) remote sensing (RS) is usually bottlenecked by visual evidence acquisition: the model necessitates localizing tiny task-relevant regions in massive pixel spaces. While Agentic Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) using zoom-in tools offers a path forward, we find that standard reinforcement learning struggles to navigate these vast visual spaces without structured domain priors. In this paper, we investigate the interplay between post-training paradigms: comparing Cold-start Supervised Fine-Tuning (SFT), RLVR, and Agentic RLVR on the UHR RS benchmark.Our controlled studies yield a counter-intuitive finding: high-quality Earth-science text-only QA is a primary driver of UHR visual reasoning gains. Despite lacking images, domain-specific text injects the concepts, mechanistic explanations, and decision rules necessary to guide visual evidence retrieval.Based on this, we propose a staged knowledge injection recipe: (1) cold-starting with scalable, knowledge-graph-verified Earth-science text QA to instill reasoning structures;and (2) "pre-warming" on the same hard UHR image-text examples during SFT to stabilize and amplify subsequent tool-based RL. This approach achieves a 60.40% Pass@1 on XLRS-Bench, significantly outperforming larger general purpose models (e.g., GPT-5.2, Gemini 3.0 Pro, Intern-S1) and establishing a new state-of-the-art.
• Abstract（参考訳）: 超高分解能リモートセンシング(UHR)のためのマルチモーダル推論は、通常、視覚的エビデンス獲得によってボトルネックとなる。 RLVR(Agenic Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)はズームインツールを使用するが、標準的な強化学習は、ドメインの事前構造がなくても、これらの広大な視覚空間をナビゲートするのに苦労している。 本稿では, UHR RSベンチマークにおいて, コールドスタート・スーパーバイザード・ファイン・チューニング(SFT), RLVR, エージェントRLVRを比較した。 画像の欠如にもかかわらず、ドメイン固有のテキストは、視覚的エビデンス検索を誘導するために必要な概念、機械的説明、決定ルールを注入する。これに基づいて、(1)スケーラブルで知識グラフで検証された地球科学のテキストQAで冷間開始し、(2)SFT中の同じ硬質UHR画像テキストの例に「プレウォーミング」を行い、その後のツールベースのRLを安定化・増幅する、段階的な知識注入レシピを提案する。 このアプローチはXLRS-Bench上で60.40%のPass@1を達成し、より大きな汎用モデル(GPT-5.2、Gemini 3.0 Pro、Intern-S1)を著しく上回り、新しい最先端技術を確立する。

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