强化学习

1. 首页
2. 强化学习

SignLLM

SignLLM是一款支持多语言手语生成的AI模型，能将文本转换为自然流畅的手语视频，覆盖包括ASL、GSL、LSA、KSL在内的八种手语。其核心技术包括离散化与层次化表示、自监督学习、符号-文本对齐等。该工具可用于教育、医疗、法律、媒体等多个场景，提升听障人群的沟通便利性与信息获取能力。

AI项目与工具 2025年06月12日 86 点赞 0 评论 434 浏览

DeepCoder

DeepCoder-14B-Preview 是一款基于 Deepseek-R1-Distilled-Qwen-14B 微调的开源代码生成模型，采用分布式强化学习技术，在 LiveCodeBench 基准上达到 60.6% 准确率。支持多语言代码生成、问题解决、补全优化、测试生成等功能，适用于开发、教育、竞赛等多个场景。项目提供完整训练数据与优化方案，推动 RL 在 LLM 中的应用。

AI项目与工具 2025年06月12日 39 点赞 0 评论 444 浏览

Xiaomi MiMo

Xiaomi MiMo 是小米推出的推理型大模型，具备强大的数学推理与代码生成能力。通过预训练与后训练相结合，利用大量高价值语料及强化学习算法，在 7B 参数规模下实现超越更大模型的表现。支持多场景应用，包括教育、科研、软件开发等，已开源至 HuggingFace，便于开发者使用与研究。

AI项目与工具 2025年06月11日 95 点赞 0 评论 445 浏览

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。

AI项目与工具 2025年06月12日 66 点赞 0 评论 446 浏览

VideoAgent

VideoAgent是一款基于自改进机制的视频生成系统，结合图像观察与语言指令生成机器人控制视频计划。它采用自我条件一致性方法优化视频质量，通过预训练视觉-语言模型反馈和实际执行数据的收集，持续提升生成效果，减少幻觉内容并提高任务成功率。VideoAgent在模拟环境中有优异表现，并已应用于机器人控制、模拟训练、教育研究、游戏开发以及电影制作等领域，展现出广泛的应用潜力。

AI项目与工具 2025年06月12日 66 点赞 0 评论 452 浏览

Psi R0

Psi R0是一款基于强化学习的端到端具身模型，支持双灵巧手协同操作，具备多技能串联混训和跨物品、跨场景的泛化能力。通过仿真数据训练及技能优化，Psi R0能在复杂环境中完成长程任务，同时具备自主切换技能的功能，确保高成功率和鲁棒性。主要应用场景包括电商商品打包、工厂产线组装、服务业拣货打包及家居环境清洁整理。

AI项目与工具 2025年06月12日 18 点赞 0 评论 473 浏览

MineWorld

MineWorld是由微软研究院开发的基于《我的世界》的实时交互式AI模型，采用视觉-动作自回归Transformer架构，实现高保真、可控性强的场景生成。通过并行解码算法，模型可在每秒4至7帧的速度下实现实时交互，适用于具身智能、强化学习、游戏代理及视频生成等场景。其核心技术包括图像与动作标记器、Transformer解码器以及优化的训练与推理流程。

AI项目与工具 2025年06月11日 93 点赞 0 评论 477 浏览

TeleAI

TeleAI-t1-preview是中国电信人工智能研究院开发的复杂推理大模型，具有强大的数学与逻辑推理能力。它在多项国际评测中表现优异，尤其在数学竞赛和古籍解析方面表现突出。模型融合了强化学习与思考范式，支持从文言文到现代汉语的数学题解析，并具备策略推理与单位换算等功能。该模型即将上线天翼AI开放平台，未来将在教育、科研等领域广泛应用。

AI项目与工具 2025年06月12日 88 点赞 0 评论 478 浏览

Skywork

Skywork-Reward 是昆仑万维推出的一系列高性能奖励模型，包括 Skywork-Reward-Gemma-2-27B 和 Skywork-Reward-Llama-3.1-8B，主要用于优化大语言模型的训练过程。这些模型通过提供奖励信号，帮助模型理解和生成符合人类偏好的内容。Skywork-Reward 在对话、安全性和推理任务中表现出色，并且在 RewardBench 评估基准上名列前

AI项目与工具 2025年06月12日 32 点赞 0 评论 481 浏览

VRAG

VRAG-RL是阿里巴巴通义大模型团队推出的视觉感知驱动的多模态RAG推理框架，旨在提升视觉语言模型在处理视觉丰富信息时的检索、推理和理解能力。通过定义视觉感知动作空间，实现从粗粒度到细粒度的信息获取，并结合强化学习和综合奖励机制优化模型性能。该框架支持多轮交互推理，具备良好的可扩展性，适用于智能文档问答、视觉信息检索、多模态内容生成等多种场景。

AI项目与工具 2025年06月11日 84 点赞 0 评论 485 浏览