强化学习
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Optima

Optima

Optima是一款由清华大学研发的框架，旨在通过迭代生成、排名、选择和训练过程，优化基于大型语言模型的多智能体系统。它不仅提高了通信效率和任务完成质量，还支持大规模复杂任务处理，同时集成了强化学习与蒙特卡洛树搜索技术以生成优质训练数据。Optima适用于信息不对称问答、复杂推理任务、软件开发等多个领域，具有高扩展性和低计算成本的特点。
AI项目与工具 2025年06月12日
Kimina

Kimina

Kimina-Prover是由月之暗面与Numina团队联合开发的大型数学定理证明模型，采用强化学习技术，在Lean 4语言中实现类人逻辑推理与严谨证明。其“形式化推理模式”结合非形式化推理与代码片段，提升解题效率。在miniF2F基准测试中达到80.7%准确率，显著优于现有模型。具备高样本效率与良好可扩展性，适用于科研、软件测试、算法验证等多个领域。1.5B和7B参数版本已开源。
AI项目与工具 2025年06月11日
《Manus没有秘密》70页PPT解读AI Agent（PDF文件）

《Manus没有秘密》70页PPT解读AI Agent（PDF文件）

本文详细解读了AI Agent技术从L1到L3的发展历程，涵盖了定义、实现原理、用户体验及未来趋势。文章以Manus为例，探讨了Agent技术的通用性、技术实现路径及用户感知变化，强调了提升通用性、性能和用户体验的重要性。同时，文章提出了对未来发展的期望和建议。
AI项目与工具 2025年06月12日
SCoRe

SCoRe

SCoRe是一种由谷歌DeepMind提出的基于强化学习的多轮训练方法，旨在提高大型语言模型的自我纠错能力。它通过模型自动生成的数据进行训练，并采用正则化约束与奖励机制，有效提升了模型在数学、编程等任务中的准确性。此外，SCoRe能够适应训练与推理过程中的数据分布差异，展现出较强的灵活性与实用性。
AI项目与工具 2025年06月12日
HUGWBC

HUGWBC

HUGWBC是由上海交通大学与上海AI Lab联合开发的人形机器人全身控制器，支持多种自然步态和精细参数调整，具备高鲁棒性和实时外部干预能力。基于强化学习和不对称训练框架，实现从模拟到现实的高效迁移，适用于复杂地形导航、动态任务执行及人机协作等多种场景。
AI项目与工具 2025年06月12日
OThink

OThink

OThink-MR1是由OPPO研究院与香港科技大学（广州）联合研发的多模态语言模型优化框架，基于动态KL散度策略（GRPO-D）和奖励模型，提升模型在视觉计数、几何推理等任务中的泛化与推理能力。其具备跨任务迁移能力和动态平衡探索与利用机制，适用于智能视觉问答、图像描述生成、内容审核等多个领域，具有广阔的应用前景。
AI项目与工具 2025年06月12日