强化学习

VLM

VLM-R1 是由 Om AI Lab 开发的视觉语言模型,基于 Qwen2.5-VL 架构,结合强化学习优化技术,具备精准的指代表达理解和多模态处理能力。该模型适用于复杂场景下的视觉分析,支持自然语言指令定位图像目标,并在跨域数据中表现出良好的泛化能力。其应用场景涵盖智能交互、无障碍辅助、自动驾驶、医疗影像分析等多个领域。

R1

R1-Onevision 是一款基于 Qwen2.5-VL 微调的开源多模态大语言模型,擅长处理图像与文本信息,具备强大的视觉推理能力。它在数学、科学、图像理解等领域表现优异,支持多模态融合与复杂逻辑推理。模型采用形式化语言和强化学习技术,提升推理准确性与可解释性,适用于科研、教育、医疗及自动驾驶等场景。

PRefLexOR

PRefLexOR是由MIT开发的一种基于偏好优化和递归推理的自学习AI框架,能通过多步推理、反思和优化提升输出准确性。其核心技术包括ORPO和DPO,结合“思考令牌”与“反思令牌”实现更精准的推理路径对齐。具备动态知识图谱构建、跨领域推理和自主学习能力,适用于材料科学、信息学等复杂场景,支持开放域问题解决和持续优化。

NotaGen

NotaGen 是由多所高校联合研发的音乐生成模型,基于预训练、微调和强化学习技术,可生成高质量古典乐谱。支持通过“时期-作曲家-乐器”等条件控制音乐风格,具备高度音乐性与可控性。采用 CLaMP-DPO 方法优化生成质量,无需人工标注。适用于音乐创作、教育、影视配乐等多种场景,提供多种模型规模选择,满足不同需求。

Seedream 2.0

Seedream 2.0 是字节跳动豆包团队推出的中英双语图像生成模型,具备强大的文本理解和渲染能力,可生成具有文化细节和美学表达的高质量图像。支持多分辨率生成、字符级文本处理,并通过强化学习优化性能,适用于海报设计、社交媒体、绘画创作等多领域应用。

Deep Research Web UI

Deep Research Web UI 是一款开源 AI 研究助手,支持多轮次搜索、树状可视化研究路径、多语言处理及数据导出功能。具备智能搜索、数据分析、报告生成能力,适用于文献综述、市场调研等场景。工具可在浏览器端运行,保障隐私安全,并兼容多种 AI 模型,支持本地部署与自定义配置。

DeepMesh

DeepMesh是由清华大学和南洋理工大学研发的3D网格生成框架,结合强化学习与自回归变换器技术,实现高质量、高精度的3D模型生成。支持点云和图像条件输入,具备高效的预训练策略与人类偏好对齐机制,适用于虚拟环境、角色动画、医学模拟及工业设计等多个领域。

BlockDance

BlockDance是由复旦大学与字节跳动联合开发的扩散模型加速技术,通过识别结构相似的时空特征(STSS)减少冗余计算,提升推理效率达25%-50%。结合强化学习的BlockDance-Ada模块实现动态资源分配,平衡速度与质量。适用于图像、视频生成及实时应用,支持多种模型,兼顾高效与高质,适用于资源受限环境。

AReaL

AReaL-boba 是由蚂蚁技术研究院与清华大学联合推出的开源强化学习训练框架,具备高效训练、推理能力提升、低资源训练等核心功能。其 7B 模型在数学推理任务中表现突出,且支持大规模模型的低成本复现。框架集成 SGLang 推理系统,采用数据蒸馏与工程优化技术,提升训练效率。适用于教育、自然语言处理、智能体开发等领域,具有高度可复现性和开源特性。

FinGPT

FinGPT是一款面向金融领域的开源大语言模型,基于自然语言处理技术,支持情感分析、关系提取、标题分类和命名实体识别等多种金融任务。它采用端到端框架,结合低秩适配(LoRA)和基于股价的强化学习(RLSP),实现高效的数据处理与模型优化。适用于投资分析、市场研究、量化交易等多个场景,具备多语言支持和实时数据分析能力,为金融决策提供智能化解决方案。