論文の概要: Touch-R1: Reinforcing Touch Reasoning in MLLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.27154v1
• Date: Tue, 26 May 2026 15:14:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:42.369444
• Title: Touch-R1: Reinforcing Touch Reasoning in MLLMs
• Title（参考訳）: Touch-R1:MLLMにおけるタッチ推論の強化
• Abstract要約: 我々は,大規模なマルチモーダルデータセットであるTouchReason-1Mと,触覚知覚とコンフリクト解決を評価するための厳密なフレームワークであるTouchReason-Benchを紹介する。 Touch-R1は、オーディナル・アウェアの精度、クロスセンサーの物理的整合性、構造化フォーマット制御、入力側の触覚接地目的を組み合わせた触覚接地目的によって訓練される。 TouchReason-Benchでは、Touch-R1-7BがOctopi-13Bを18.4%、GPT-4oを24.7%上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.657861449099524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While rule-based reinforcement learning has recently catalyzed explicit reasoning in multimodal models, tactile reasoning remains largely underexplored. Existing tactile-language models primarily rely on supervised or contrastive objectives, which limits their capacity to ground predictions in physical evidence or rectify misleading visual priors. Tactile reasoning introduces two modality-specific challenges: the ordinal nature of physical attributes (e.g., hardness, roughness) and the cross-sensor distribution shifts inherent in optical tactile hardware. In this work, we introduce TouchReason-1M, a large-scale multimodal dataset comprising over 1M synchronized tactile pairs across four distinct sensors, and TouchReason-Bench, a rigorous framework for evaluating tactile perception and visual-tactile conflict resolution. Building upon these, we propose Touch-R1, a tactile reasoning MLLM based on Qwen2.5-VL-7B. Touch-R1 is trained via a tactile-grounded GRPO objective that combines ordinal-aware accuracy, cross-sensor physical consistency, structured-format control, and an input-side tactile grounding objective. Specifically, the tactile-use reward assigns credit only when authentic tactile inputs yield superior correctness relative to counterfactual controls where the tactile stream is removed, shuffled, or noise-masked. On TouchReason-Bench, Touch-R1-7B outperforms Octopi-13B by 18.4\% and GPT-4o by 24.7\% on average. Its structured reasoning traces reveal emergent behaviors of probing, comparison, and revision, demonstrating that R1-style reasoning can be effectively grounded in physical contact.
• Abstract（参考訳）: 規則に基づく強化学習は、最近、マルチモーダルモデルにおいて明示的な推論を触媒しているが、触覚推論はいまだほとんど探索されていない。 既存の触覚言語モデルは、主に監督的またはコントラスト的な目的に依存しており、その能力は物理的証拠の地上予測に制限される。 触覚推論は、物理的属性(例えば、硬さ、粗さ)の順序性と、光学的触覚ハードウェアに固有のクロスセンサー分布シフトの2つのモード固有の課題を導入している。 本研究では、4つの異なるセンサーで1M以上の同期された触覚ペアからなる大規模マルチモーダルデータセットであるTouchReason-1Mと、触覚知覚と視覚触覚衝突の解消を評価するための厳密なフレームワークであるTouchReason-Benchを紹介する。 そこで我々は,Qwen2.5-VL-7Bに基づく触覚推論MLLMであるTouch-R1を提案する。 Touch-R1は、オーディナル・アウェアの精度、クロスセンサーの物理的整合性、構造化フォーマット制御、入力側の触覚接地目的を組み合わせた触覚接地目的によって訓練される。 具体的には、実際の触覚入力が、触覚ストリームを除去、シャッフル、ノイズメイクした反ファクト制御に対して優れた正当性が得られる場合にのみ、触覚報酬がクレジットを割り当てる。 TouchReason-Benchでは、Touch-R1-7BがOctopi-13Bを18.4\%、GPT-4oを24.7\%上回る。 その構造的推論トレースは、探査、比較、修正の創発的な挙動を示し、R1スタイルの推論が物理的接触において効果的に基礎付けられることを示した。

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