出发点Process reward is not only a learning objective but also an online control signal for multimodal state evolution.

标题要不要改成：Visual State Refinement

Industrial anomaly QA需要：

不是识别，而是：

evidence inspection。

第二段

现有MLLM问题：

visual representation frozen after encoding。

第三段

现有解决：

RL PRM visual refinement

但三者割裂。

第四段

提出：

RILO：

reward → visual state evolution

这样逻辑更强。

如果补强“为什么过程奖励能够指导视觉重新观察”，这篇论文的定位可以从：

工业异常QA增强方法

提升到：

MLLM过程反馈驱动多模态状态演化方法

为什么 reward score 可以代表视觉证据缺失？ reward来自： answer correctness lexical evidence compatibility cross-field consistency 这些更多评价：

“语言输出是否合理”

而不是：

“视觉token哪里需要增强”。

Reviewer 可能攻击：

You assume linguistic reward can identify visual deficiency. Why?

不要过度强调：

adaptive visual reasoning

建议强调：

trajectory-conditioned visual representation refinement

或者：

reward-guided visual evidence refinement

更准确。

缺少：

token-level evidence analysis

建议增加：

例如：

modulation weight vs defect region overlap

你的创新来自：

PRM visual refinement

应该增加：

视觉推理类：

iterative visual reasoning latent visual token methods