Vero-600k는 프린스턴 대학교 zlab 팀이 2026년에 발표한 멀티모달 멀티태스크 비주얼 강화학습 데이터셋으로, 관련 논문은 「Vero: Scaling Multi-Task Visual Reinforcement Learning」이며, 비전-언어 모델의 멀티태스크 비주얼 추론 강화학습 훈련 및 평가를 위해 설계되었습니다.

이 데이터셋은 59개의 하위 데이터셋을 통합하여 STEM 추론, 차트 및 OCR, 공간 추론과 행동, 지식 및 인식, 시각적 위치 파악과 카운팅, 이미지 설명 및 지시 따르기 등 6가지 비주얼 추론 범주를 포함하며, 총 60만 개의 강화학습 이미지-텍스트 샘플로 구성되어 있습니다.

인용

@article{sarch2026vero,
  title = {Vero: An Open RL Recipe for General Visual Reasoning},
  author = {Sarch, Gabriel and Cai, Linrong and Wang, Qunzhong and Wu, Haoyang and Danqi Chen and Zhuang Liu},
  year = {2026},
  journal = {arXiv preprint arXiv:2604.04917},
}