需求人群:
"目标受众为机器人研究人员、开发者和教育机构。Agibot X1的模块化设计和开源特性使其成为研究和教育的理想平台,用户可以根据自己的需求进行定制和扩展。"
使用场景示例:
研究人员可以使用Agibot X1进行机器人运动控制算法的研究。
教育机构可以利用Agibot X1进行机器人工程的教学和实践。
开发者可以基于Agibot X1开发自定义的机器人应用。
产品特色:
模型推理:支持基于ONNX Runtime的模型推理功能。
平台驱动:提供机器人平台的驱动支持。
软件仿真:通过ROS2进行机器人仿真。
模块化设计:机器人采用模块化设计,易于扩展和维护。
开源框架:基于Agibot的开源框架AimRT,支持社区贡献和持续改进。
强化学习控制:使用强化学习算法进行机器人运动控制。
跨平台支持:支持多种操作系统和硬件平台。
详细的开发指南:提供完整的开发指南和教程文档。
使用教程:
1. 安装必要的软件依赖,如cmake和ONNX Runtime。
2. 克隆Agibot X1的代码库,并进入项目目录。
3. 根据项目文档,配置环境变量和下载必要的依赖。
4. 执行构建脚本build.sh来编译项目。
5. 使用测试脚本test.sh进行功能测试。
6. 根据需要修改源代码或添加新的功能模块。
7. 运行仿真或在真实机器人上部署代码。
8. 参考Joystick Control Module文档进行机器人控制。
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模块化仿人机器人,用于强化学习训练
Agibot X1是由Agibot开发的模块化仿人机器人,具有高自由度,基于Agibot开源框架AimRT作为中间件,并使用强化学习进行运动控制。该项目是Agibot X1使用的强化学习训练代码,可以与Agibot X1提供的推理软件结合用于真实机器人和模拟步行调试,或导入其他机器人模型进行训练。
模块化仿人机器人,具有高自由度
Agibot X1是由Agibot开发的模块化仿人机器人,具有高自由度,基于Agibot开源框架AimRT作为中间件,并使用强化学习进行运动控制。该项目包括模型推理、平台驱动和软件仿真等多个功能模块。AimRT框架是一个用于机器人应用开发的开源框架,它提供了一套完整的工具和库,以支持机器人的感知、决策和行动。Agibot X1项目的重要性在于它为机器人研究和教育提供了一个高度可定制和可扩展的平台。
用于强化学习的Unitree机器人平台
Unitree RL GYM是一个基于Unitree机器人的强化学习平台,支持Unitree Go2、H1、H1_2、G1等型号。该平台提供了一个集成环境,允许研究人员和开发者训练和测试强化学习算法在真实或模拟的机器人上的表现。它的重要性在于推动机器人自主性和智能技术的发展,特别是在需要复杂决策和运动控制的应用中。Unitree RL GYM是开源的,可以免费使用,主要面向科研人员和机器人爱好者。
全栈开源机器人
智元灵犀X1是一款开源人形机器人,具有29个关节和2个夹爪,支持扩展头部3自由度。它提供了详细的开发指南和开源代码,使开发者能够快速搭建并进行二次开发。该产品代表了智能机器人领域的先进技术,具有高度的灵活性和可扩展性,适用于教育、研究和商业开发等多种场景。
打造有温度的数字人,注入灵魂。
awesome-digital-human-live2d 是一个开源项目,旨在创建具有交互性的数字人物模型。它支持Docker快速部署,集成了Dify服务,支持ASR、LLM、TTS、Agent等模块化扩展,并且可以控制Live2d人物模型。该项目通过模块化设计,简化了数字人的创建过程,使得开发者能够更专注于个性化和创新。
开源视觉-语言-动作模型,推动机器人操作技术发展。
OpenVLA是一个具有7亿参数的开源视觉-语言-动作(VLA)模型,通过在Open X-Embodiment数据集上的970k机器人剧集进行预训练。该模型在通用机器人操作策略上设定了新的行业标准,支持开箱即用控制多个机器人,并且可以通过参数高效的微调快速适应新的机器人设置。OpenVLA的检查点和PyTorch训练流程完全开源,模型可以从HuggingFace下载并进行微调。
开源框架,用于构建模块化的生产级应用程序。
Cognita 是一个开源框架,用于组织 RAG(Retrieval Augmented Generation)代码库,并提供一个前端界面,以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库,使得在本地测试变得容易,同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术,并提供了一个组织结构,使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的,并且易于扩展。
一个强大的文本生成模型,适用于多种对话应用。
DeepSeek-V3-0324 是一个先进的文本生成模型,具有 685 亿参数,采用 BF16 和 F32 张量类型,能够支持高效的推理和文本生成。该模型的主要优点在于其强大的生成能力和开放源码的特性,使其可以被广泛应用于多种自然语言处理任务。该模型的定位是为开发者和研究人员提供一个强大的工具,帮助他们在文本生成领域取得突破。
通过强化学习驱动的金融推理大模型。
Fin-R1 是一个专为金融领域设计的大型语言模型,旨在提升金融推理能力。由上海财经大学和财跃星辰联合研发,基于 Qwen2.5-7B-Instruct 进行微调和强化学习,具有高效的金融推理能力,适用于银行、证券等核心金融场景。该模型免费开源,便于用户使用和改进。
生成高质量 SVG 代码的基础模型。
StarVector 是一个先进的生成模型,旨在将图像和文本指令转化为高质量的可缩放矢量图形(SVG)代码。其主要优点在于能够处理复杂的 SVG 元素,并在各种图形风格和复杂性上表现出色。作为开放源代码资源,StarVector 推动了图形设计的创新和效率,适用于设计、插图和技术文档等多种应用场景。
Roblox Foundation Model for 3D Intelligence。
Cube 是一个强大的 3D 智能生成模型,旨在帮助开发者在 Roblox 平台上创建各种 3D 资产和场景。该模型具备生成 3D 对象、角色动画绑定及程序脚本生成等功能。它的出现将极大地提升创作者的生产效率,激发更多的创意,帮助用户以更快的速度构建出丰富的 3D 体验。当前版本已经开放源代码,旨在与研究社区共享,以推进 3D 智能的发展。适用于各种规模的开发者和创作者,支持实验与创新,推动负责任的使用。
一款 21B 通用推理模型,适合低延迟应用。
Reka Flash 3 是一款从零开始训练的 21 亿参数的通用推理模型,利用合成和公共数据集进行监督微调,结合基于模型和基于规则的奖励进行强化学习。该模型在低延迟和设备端部署应用中表现优异,具有较强的研究能力。它目前是同类开源模型中的最佳选择,适合于各种自然语言处理任务和应用场景。
通过训练您的 AI 自我,增强个性,连接世界。
Second Me 是一个开源原型,旨在让用户创造自己的 AI 自我,保留个人特点,并在数字世界中扩展自我。它使用分层记忆建模和用户对齐算法,确保用户数据本地存储且完全私密。这种形式的 AI 不仅帮助用户管理信息,还能与全球网络中的其他 AI 进行交互,从而促进创造力和协作。Second Me 的主要优点在于它保护用户的隐私,让用户真正掌控自己的数字身份,适合技术爱好者、AI 专家和各领域专业人士。此产品当前处于开发阶段,用户可以在 GitHub 上获取最新版本。
LG AI 推出的开源推理 AI 模型,具备卓越的推理能力。
EXAONE Deep 是 LG AI Research 推出的先进推理 AI 模型,标志着韩国在全球 AI 市场中的竞争力。它具备 32 亿参数,表现卓越,尤其在数学和科学问题解决方面展现出色。该模型的发布使得 LG 在 AI 领域迈入了自主决策的时代,其开源特性使得更多开发者能够利用这一技术进行研究与开发。EXAONE Deep 的轻量级和在设备上的模型设计使得其适用于多个行业,包括教育、科学研究、编程等。
一个开源文本转语音系统,致力于实现人类语音的自然化。
Orpheus TTS 是一个基于 Llama-3b 模型的开源文本转语音系统,旨在提供更加自然的人类语音合成。它具备较强的语音克隆能力和情感表达能力,适合各种实时应用场景。该产品是免费的,旨在为开发者和研究者提供便捷的语音合成工具。
增强文本与视觉任务处理能力的开源模型。
Mistral-Small-3.1-24B-Base-2503 是一款具有 240 亿参数的先进开源模型,支持多语言和长上下文处理,适用于文本与视觉任务。它是 Mistral Small 3.1 的基础模型,具有较强的多模态能力,适合企业需求。
一款开源的14B参数量的数学模型,通过强化学习训练,性能卓越。
Light-R1-14B-DS 是由北京奇虎科技有限公司开发的开源数学模型。该模型基于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 进行强化学习训练,在 AIME24 和 AIME25 数学竞赛基准测试中分别达到了 74.0 和 60.2 的高分,超越了许多 32B 参数量的模型。它在轻量级预算下成功实现了对已经长链推理微调模型的强化学习尝试,为开源社区提供了一个强大的数学模型工具。该模型的开源有助于推动自然语言处理在教育领域的应用,特别是数学问题解决方面,为研究人员和开发者提供了宝贵的研究基础和实践工具。
Light-R1 是一个专注于长链推理(Long COT)的开源项目,通过课程式 SFT、DPO 和 RL 提供从零开始的训练方法。
Light-R1 是一个由 Qihoo360 开发的开源项目,旨在通过课程式监督微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和强化学习(RL)训练长链推理模型。该项目通过去污染数据集和高效的训练方法,实现了从零开始的长链推理能力。其主要优点包括开源的训练数据、低成本的训练方式以及在数学推理领域的卓越性能。项目背景基于当前长链推理模型的训练需求,旨在提供一种透明且可复现的训练方法。项目目前免费开源,适合研究机构和开发者使用。
基于Gemini 2.0的机器人模型,将AI带入物理世界,具备视觉、语言和动作能力。
Gemini Robotics是Google DeepMind推出的一种先进的人工智能模型,专为机器人应用而设计。它基于Gemini 2.0架构,通过视觉、语言和动作(VLA)的融合,使机器人能够执行复杂的现实世界任务。该技术的重要性在于它推动了机器人从实验室走向日常生活和工业应用的进程,为未来智能机器人的发展奠定了基础。Gemini Robotics的主要优点包括强大的泛化能力、交互性和灵巧性,使其能够适应不同的任务和环境。目前,该技术处于研究和开发阶段,尚未明确具体的价格和市场定位。
一个可以复制任何网页UI界面并生成代码提示的工具。
Same是一个强大的在线工具,允许用户通过输入网页链接生成对应的代码提示,帮助开发者快速复现目标网站的UI界面。它基于先进的网页解析技术,能够精准提取页面元素并生成可复用的代码片段。该工具对于前端开发者来说是一个高效的辅助工具,能够节省大量的时间和精力,特别是在需要快速搭建原型或进行界面克隆时。目前,Same以免费的形式提供服务,主要面向开发者和设计人员。
一个用于生成对话式语音的模型,支持从文本和音频输入生成高质量的语音。
CSM 是一个由 Sesame 开发的对话式语音生成模型,它能够根据文本和音频输入生成高质量的语音。该模型基于 Llama 架构,并使用 Mimi 音频编码器。它主要用于语音合成和交互式语音应用,例如语音助手和教育工具。CSM 的主要优点是能够生成自然流畅的语音,并且可以通过上下文信息优化语音输出。该模型目前是开源的,适用于研究和教育目的。
RagaAI Catalyst 是一个用于观察、评估和调试 AI 代理的平台,助力开发者优化 AI 工作流并安全部署。
RagaAI Catalyst 是一款专注于 AI 可观察性、监控和评估的平台,旨在帮助开发者和企业优化 AI 开发流程。它提供了从可视化追踪数据到执行图的用户友好仪表板,支持深度调试和性能提升。该平台强调安全性和可靠性,通过 RagaAI Guardrails 确保上下文准确的 LLM 响应,减少幻觉风险。此外,RagaAI Catalyst 支持定制化评估逻辑,满足特定用例的全面测试需求。其开源特性也为企业提供了透明度和灵活性,适合希望在 AI 开发中实现高效、安全和可扩展的企业和开发者。
一个开源的多云平台客户端,支持LangGraph代理和前端应用开发。
open-mcp-client 是一个开源项目,旨在为多云平台(MCP)提供客户端支持。它结合了LangGraph代理和基于CopilotKit的前端应用,支持与MCP服务器的交互和工具调用。该项目采用TypeScript、CSS、Python和JavaScript开发,强调开发效率和用户体验。它适用于开发者和企业,用于管理和交互多云资源。开源免费,适合希望在多云环境中快速开发和部署的用户。
Inductive Moment Matching 是一种新型的生成模型,用于高质量图像生成。
Inductive Moment Matching (IMM) 是一种先进的生成模型技术,主要用于高质量图像生成。该技术通过创新的归纳矩匹配方法,显著提高了生成图像的质量和多样性。其主要优点包括高效性、灵活性以及对复杂数据分布的强大建模能力。IMM 由 Luma AI 和斯坦福大学的研究团队开发,旨在推动生成模型领域的发展,为图像生成、数据增强和创意设计等应用提供强大的技术支持。该项目开源了代码和预训练模型,方便研究人员和开发者快速上手和应用。
BashBuddy 让你能够自然地输入命令,无需担心参数或语法。
BashBuddy 是一款旨在通过自然语言交互简化命令行操作的工具。它能够理解上下文并生成精确的命令,支持多种操作系统和 Shell 环境。BashBuddy 的主要优点在于其自然语言处理能力、跨平台支持以及对隐私的重视。它适合开发者、系统管理员以及任何需要频繁使用命令行的用户。BashBuddy 提供本地部署和云服务两种模式,本地模式完全免费且数据完全私密,而云服务则提供更快的命令生成速度,每月收费 2 美元。
智元发布首个通用具身基座大模型GO-1,开创性提出ViLLA架构,推动具身智能发展。
智元通用具身基座大模型GO-1是智元推出的一款革命性的人工智能模型。该模型基于创新的Vision-Language-Latent-Action(ViLLA)架构,通过多模态大模型(VLM)和混合专家(MoE)系统,实现了从视觉和语言输入到机器人动作执行的高效转换。GO-1能够利用人类视频和真实机器人数据进行学习,具备强大的泛化能力,能够在极少数据甚至零样本下快速适应新任务和环境。其主要优点包括高效的学习能力、强大的泛化性能以及对多种机器人本体的适配性。该模型的推出标志着具身智能向通用化、开放化和智能化方向迈出了重要一步,有望在商业、工业和家庭等多个领域发挥重要作用。
开源的 Chrome 扩展程序,用于 AI 驱动的网络自动化,支持多智能体工作流。
Nanobrowser 是一款开源的 Chrome 扩展工具,旨在通过 AI 技术实现高效的网络自动化操作。它支持多智能体系统,用户可以使用自己的 LLM API 密钥运行复杂的网络任务。与 OpenAI Operator 类似,但完全免费且开源,用户可以在本地浏览器中运行任务,确保隐私安全。Nanobrowser 提供了灵活的 LLM 选项,允许用户根据需求选择不同的模型,并为不同的智能体分配不同的模型,从而在性能和成本之间取得平衡。此外,它还具备任务自动化、交互式侧边栏、会话历史等功能,适合需要高效网络操作的用户。
Steiner 是一个基于合成数据训练的推理模型,旨在探索多种推理路径并自主验证。
Steiner 是由 Yichao 'Peak' Ji 开发的推理模型系列,专注于通过强化学习在合成数据上训练,能够在推理时探索多种路径并自主验证或回溯。该模型的目标是复现 OpenAI o1 的推理能力,并验证推理时的扩展曲线。Steiner-preview 是一个正在进行中的项目,其开源目的是为了分享知识并获取更多真实用户的反馈。尽管该模型在某些基准测试中表现出色,但尚未完全实现 OpenAI o1 的推理扩展能力,因此仍处于开发阶段。
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