反馈
DiffusionGPT
DiffusionGPT是一款基于大型语言模型的开源文本到图像生成系统，由字节跳动与中山大学联合开发。它采用思维树和优势数据库技术，能够解析和处理多样化的文本提示，生成高质量图像。系统通过多模型的选择与集成、基于人类反馈的优化以及高效的图像生成执行，实现了从文本到图像的无缝转换。DiffusionGPT适用于多种应用场景，具有广泛适用性和灵活性。
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。
Removal.AI
一款抠图去除图像背景多功能工具，Removal.AI 提供了一个自动化流程，可以快速、准确地从图像中去除背景，使用户几乎可以立即获得透明的背景图像。
Verifier Engineering
Verifier Engineering是一种创新的后训练方法，通过搜索、验证和反馈三个阶段优化基础模型性能。它采用目标条件马尔可夫决策过程（GC-MDP），结合线性与树搜索算法，对模型输出进行动态调整。其验证器分类涵盖多种形式和粒度，并支持基于训练和推理的反馈方式。这项技术已在自然语言处理、代码生成、教育和内容安全等领域展现广泛潜力，成为提升模型鲁棒性和智能化水平的重要工具。
