AI模型
Embodied Reasoner
Embodied Reasoner是由多家科研机构联合开发的具身交互推理模型,通过视觉搜索、推理与行动协同完成复杂任务。采用模仿学习、自我探索和自我修正三阶段训练方法,生成多样化思考过程,提升任务规划效率。在长时序任务中表现优异,减少重复搜索和逻辑错误。适用于智能家居、仓储物流、医疗辅助等多个场景,具备多模态交互和强推理能力。
PaperBrain
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Absolute Zero
Absolute Zero是由清华大学LeapLab团队联合多家机构研发的新型语言模型推理训练方法,采用自我生成任务并自主解决的机制,实现无需人工标注数据的自我进化学习。模型通过与环境交互获取反馈,持续优化推理能力,支持归纳、演绎和溯因等多种推理模式。其核心在于推动模型从依赖人类监督转向环境反馈驱动,具备跨领域泛化能力和零数据训练特性,适用于通用人工智能、代码生成、数学推理等多个应用场景。