强化学习

ToddlerBot

ToddlerBot是由斯坦福大学开发的开源人形机器人平台,具备30个主动自由度,采用Dynamixel电机,总成本低于6000美元。它支持模拟到现实的零样本迁移,可通过远程操作采集高质量数据,适用于运动控制、强化学习及多机器人协作等研究场景。其高保真数字孪生技术与易维护设计,使其成为科研和教育领域的理想工具。

Gemini 2.5 Pro (I/O 版)

Gemini 2.5 Pro (I/O 版) 是 Google 推出的多模态 AI 模型,具备强大的编程能力和多模态内容生成功能。它能基于提示词或手绘草图快速生成交互式 Web 应用、游戏及模拟程序,并支持代码生成、编辑与优化。该模型在多个基准测试中表现优异,适用于 Web 开发、游戏制作、教育工具构建及企业级应用开发等领域。最新版本进一步提升了性能与灵活性。

RLCM

RLCM是由康奈尔大学开发的一种基于强化学习的文本到图像生成框架,通过微调一致性模型以适应特定任务的奖励函数,显著提升生成效率与图像质量。其核心技术包括强化学习、策略梯度优化及任务导向的奖励机制,适用于艺术创作、数据集扩展、图像修复等多个领域,具有高效的推理能力和对复杂任务的适应性。

Agent Q

Agent Q是一种自监督代理推理和搜索框架,结合了引导式蒙特卡洛树搜索(MCTS)、AI自我批评及直接偏好优化(DPO)等技术。该框架通过迭代微调和基于人类反馈的强化学习进行自我改进,在网页导航和多步任务执行中表现优异。Agent Q的主要功能包括引导式搜索、自我批评、迭代微调、多步推理任务和零样本学习。它在电子商务、在线预订服务、软件开发、客户服务、数据分析和个性化推荐等领域具有广泛应用前景。

TÜLU 3

TÜLU 3是艾伦人工智能研究所发布的开源指令遵循模型,提供8B、70B及未来的405B版本。它通过后训练技术显著提升了模型在数学、编程和推理等方面的表现,同时支持多种任务处理和创新的后训练方法,适用于自然语言处理、教育、编程开发及内容创作等多个领域。

PaSa

PaSa是由字节跳动研发的基于强化学习的学术论文检索系统,能够模仿人类研究者行为,自动调用搜索引擎、分析论文内容并追踪引文网络,提供精准全面的学术文献检索服务。其核心技术包括Crawler和Selector两个智能体,结合强化学习优化,显著提升了搜索效率与准确率。PaSa适用于学术研究、高校教学、知识产权分析等多个领域,具备高效检索和复杂查询处理能力。

Auto Think

Auto Think是快手Kwaipilot团队开源的KwaiCoder-AutoThink-preview自动思考大模型,针对深度思考大模型的“过度思考”问题,提出了一种全新的训练范式。模型融合“思考”和“非思考”能力,能根据问题难度自动切换模式,提升复杂任务表现。在代码和数学类任务中,性能提升可达20分。其技术原理包括最小提示干预和多阶段强化学习,适用于视频生成、文案创作、智能客服等多个场景。

k0

k0-math是一款基于强化学习和思维链推理技术的新一代数学推理模型,由月之暗面推出。它在多个数学基准测试中表现出色,特别是在中考、高考、考研及竞赛级数学题库中的成绩超越了OpenAI的o1-mini和o1-preview模型。k0-math具备深入思考、规划解题思路以及自我反思优化的能力,适用于教育辅导、在线教育平台、竞赛培训、学术研究及自动化测试与评分等多个场景。

BALROG

BALROG是一款用于评估大型语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)在游戏环境中推理能力的框架。它通过程序化生成的游戏环境,测试模型的规划、空间推理及探索能力,并提供细粒度的性能指标和公开排行榜,以促进AI技术的发展,适用于游戏AI开发、机器人技术、虚拟现实等多个领域。