产品库

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。

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。

SERL是一个高效的机器人强化学习软件套件

SERL是一个经过精心实现的代码库,包含了一个高效的离策略深度强化学习方法,以及计算奖励和重置环境的方法,一个高质量的广泛采用的机器人控制器,以及一些具有挑战性的示例任务。它为社区提供了一个资源,描述了它的设计选择,并呈现了实验结果。令人惊讶的是,我们发现我们的实现可以实现非常高效的学习,仅需25到50分钟的训练即可获得PCB装配、电缆布线和物体重定位等策略,改进了文献中报告的类似任务的最新结果。这些策略实现了完美或接近完美的成功率,即使在扰动下也具有极强的鲁棒性,并呈现出新兴的恢复和修正行为。我们希望这些有前途的结果和我们的高质量开源实现能为机器人社区提供一个工具,以促进机器人强化学习的进一步发展。

为真实世界机器人提供最先进的机器学习模型、数据集和工具。

LeRobot 是一个旨在降低进入机器人领域的门槛，让每个人都能贡献并从共享数据集和预训练模型中受益的开源项目。它包含了在真实世界中经过验证的最先进的方法，特别关注模仿学习和强化学习。LeRobot 提供了一组预训练模型、带有人类收集演示的数据集和模拟环境，以便用户无需组装机器人即可开始。未来几周内，计划增加对最实惠和最有能力的真实世界机器人的支持。

HOMIE 是一种新型的人形机器人遥操作系统，集成人体运动捕捉与强化学习训练框架，用于实现精准的行走与操作任务。

HOMIE 是一种创新的人形机器人遥操作解决方案，旨在通过强化学习和低成本的外骨骼硬件系统，实现精准的行走与操作任务。该技术的重要性在于它解决了传统遥操作系统的低效性和不稳定性问题，通过人体运动捕捉和强化学习训练框架，使机器人能够更加自然地执行复杂的任务。其主要优点包括高效的任务完成能力、无需复杂的运动捕捉设备以及快速的训练时间。该产品主要面向机器人研究机构、制造业和物流行业，价格未明确公开，但其硬件系统成本较低，具有较高的性价比。

大规模强化学习用于扩散模型

Text-to-image扩散模型是一类深度生成模型，展现了出色的图像生成能力。然而，这些模型容易受到来自网页规模的文本-图像训练对的隐含偏见的影响，可能无法准确地对我们关心的图像方面进行建模。这可能导致次优样本、模型偏见以及与人类伦理和偏好不符的图像。本文介绍了一种有效可扩展的算法，利用强化学习（RL）改进扩散模型，涵盖了多样的奖励函数，如人类偏好、组成性和公平性，覆盖了数百万张图像。我们阐明了我们的方法如何大幅优于现有方法，使扩散模型与人类偏好保持一致。我们进一步阐明了如何这显著改进了预训练的稳定扩散（SD）模型，生成的样本被人类偏好80.3%，同时改善了生成样本的组成和多样性。

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。

JaxMARL - 多智能体强化学习库

JaxMARL 是一个多智能体强化学习库，结合了易用性和 GPU 加速效能。它支持常用的多智能体强化学习环境以及流行的基准算法。目标是提供一个全面评估多智能体强化学习方法的库，并与相关基准进行比较。同时，它还引入了 SMAX，这是一个简化版的流行的星际争霸多智能体挑战环境，无需运行星际争霸 II 游戏引擎。

扩散世界模型中训练的强化学习代理

DIAMOND（DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams）是一个在扩散世界模型中训练的强化学习代理，用于雅达利游戏中的视觉细节至关重要的世界建模。它通过自回归想象在Atari游戏子集上进行训练，可以快速安装并尝试预先训练的世界模型。

通过强化学习微调大型视觉-语言模型作为决策代理

RL4VLM是一个开源项目，旨在通过强化学习微调大型视觉-语言模型，使其成为能够做出决策的智能代理。该项目由Yuexiang Zhai, Hao Bai, Zipeng Lin, Jiayi Pan, Shengbang Tong, Alane Suhr, Saining Xie, Yann LeCun, Yi Ma, Sergey Levine等研究人员共同开发。它基于LLaVA模型，并采用了PPO算法进行强化学习微调。RL4VLM项目提供了详细的代码库结构、入门指南、许可证信息以及如何引用该研究的说明。

通过强化学习提升大型语言模型在开源软件演变中的推理能力

SWE-RL 是由 Facebook Research 提出的一种基于强化学习的大型语言模型推理技术，旨在利用开源软件演变数据提升模型在软件工程任务中的表现。该技术通过规则驱动的奖励机制，优化模型的推理能力，使其能够更好地理解和生成高质量的代码。SWE-RL 的主要优点在于其创新性的强化学习方法和对开源数据的有效利用，为软件工程领域带来了新的可能性。该技术目前处于研究阶段，尚未明确商业化定价，但其在提升开发效率和代码质量方面具有显著潜力。

多目标强化学习框架，文本转图像生成

Parrot 是一种多目标强化学习框架，专为文本转图像生成而设计。它通过批量 Pareto 最优选择的方式，自动识别在 T2I 生成的 RL 优化过程中不同奖励之间的最佳权衡。此外，Parrot采用了 T2I 模型和提示扩展网络的联合优化方法，促进了生成质量感知的文本提示，从而进一步提高了最终图像质量。为了抵消由于提示扩展而可能导致的原始用户提示的潜在灾难性遗忘，我们在推理时引入了原始提示中心化指导，确保生成的图像忠实于用户输入。大量实验和用户研究表明，Parrot在各种质量标准，包括美学、人类偏好、图像情感和文本-图像对齐方面，均优于几种基线方法。

基于深度强化学习的模型微调框架

ReFT是一个开源的研究项目，旨在通过深度强化学习技术对大型语言模型进行微调，以提高其在特定任务上的表现。该项目提供了详细的代码和数据，以便研究人员和开发者能够复现论文中的结果。ReFT的主要优点包括能够利用强化学习自动调整模型参数，以及通过微调提高模型在特定任务上的性能。产品背景信息显示，ReFT基于Codellama和Galactica模型，遵循Apache2.0许可证。

使用自主强化学习训练野外设备控制代理

DigiRL是一个创新的在线强化学习算法，用于训练能够在野外环境中控制设备的智能代理。它通过自主价值评估模型（VLM）来解决开放式的、现实世界中的Android任务。DigiRL的主要优点包括能够利用现有的非最优离线数据集，并通过离线到在线的强化学习来鼓励代理从自身的尝试和错误中学习。该模型使用指令级价值函数来隐式构建自动课程，优先考虑对代理最有价值的任务，并通过步进级价值函数挑选出在轨迹中对目标有贡献的有利动作。

构建聊天机器人的开源平台

OpenAssistantGPT是一个使用OpenAI助手构建聊天机器人的开源平台。它使用OpenAI助手来为我们的聊天机器人提供动力。您可以使用GPT 4或GPT 3.5。只需在您的网站中包含我们的js代码即可，成本低廉。OpenAssistantGPT是完全开源的，您可以在GitHub上找到其代码。您可以通过查看我们的文档来了解如何在您的网站中实现我们的聊天机器人。

用于强化学习验证的数学问题数据集

RLVR-GSM-MATH-IF-Mixed-Constraints数据集是一个专注于数学问题的数据集，它包含了多种类型的数学问题和相应的解答，用于训练和验证强化学习模型。这个数据集的重要性在于它能够帮助开发更智能的教育辅助工具，提高学生解决数学问题的能力。产品背景信息显示，该数据集由allenai在Hugging Face平台上发布，包含了GSM8k和MATH两个子集，以及带有可验证约束的IF Prompts，适用于MIT License和ODC-BY license。

开源聊天机器人，性能接近 ChatGPT

Vicuna 是一个开源聊天机器人，通过在用户共享的对话中对 LLaMA 进行微调训练。初步评估使用 GPT-4 作为评判者表明，Vicuna-13B 在超过 90％的情况下达到了 OpenAI ChatGPT 和 Google Bard 的 90％* 质量，并在超过 90％* 的情况下胜过 LLaMA 和 Stanford Alpaca 等其他模型。Vicuna-13B 的训练成本约为 300 美元。代码和模型权重以及在线演示均可供非商业使用。

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。

PRIME通过隐式奖励增强在线强化学习，提升语言模型的推理能力。

PRIME是一个开源的在线强化学习解决方案，通过隐式过程奖励来增强语言模型的推理能力。该技术的主要优点在于能够在不依赖显式过程标签的情况下，有效地提供密集的奖励信号，从而加速模型的训练和推理能力的提升。PRIME在数学竞赛基准测试中表现出色，超越了现有的大型语言模型。其背景信息包括由多个研究者共同开发，并在GitHub上发布了相关代码和数据集。PRIME的定位是为需要复杂推理任务的用户提供强大的模型支持。

实时全身人对人形机器人遥操作学习

该项目专注于实现实时的全身人对人形机器人的遥操作，旨在通过学习人类的动作和行为来控制机器人。

开源的GPT架构AI聊天机器人

SynthIA-7B-v1.3是一个基于GPT-3架构的开源聊天机器人模型。它能进行长时间自然语言对话,具有强大的理解和生成能力。可用于各类需要语言交互的应用,提供真实、智能的交互体验。

AI国际象棋机器人，智能对弈与教学

元萝卜AI下棋机器人是商汤科技旗下家用机器人品牌，通过AI科技为孩子的健康、学习、快乐成长保驾护航。产品具备陪练涨棋、棋力闯关、巅峰对决、在线对弈、残局挑战、AI打谱、AI习题精练、棋局分享等功能，旨在通过真实棋盘棋子的交互，保护孩子视力，同时提高棋艺水平。

利用强化学习提升扩散大语言模型的推理能力。

该模型通过强化学习和高质量推理轨迹的掩蔽自监督微调，实现了对扩散大语言模型的推理能力的提升。此技术的重要性在于它能够优化模型的推理过程，减少计算成本，同时保证学习动态的稳定性。适合希望在写作和推理任务中提升效率的用户。

智能AI聊天助手，提供多语言对话和个性化服务。

Ai Chat机器人Plus是一款基于人工智能技术的聊天机器人，它能够理解并流畅地与用户进行交流，提供信息查询、日常咨询、技术支持等服务。这款产品通过模仿人类的对话方式，为用户提供了一个直观、便捷的交互体验。它主要的优点包括快速响应、高准确率的语义理解以及个性化的服务体验。Ai Chat机器人Plus适用于需要快速、智能对话解决方案的个人和企业用户。

机器人教学框架,无需在野机器人

通用操作接口(UMI)是一个数据收集和策略学习框架,允许直接将现场人类演示中的技能转移到可部署的机器人策略。UMI采用手持夹具与仔细的界面设计相结合,实现便携、低成本和信息丰富的数据收集,用于挑战性的双手和动态操作演示。为促进可部署的策略学习,UMI结合了精心设计的策略界面,具有推理时延迟匹配和相对轨迹动作表示。从而产生的学习策略与硬件无关,并且可以在多个机器人平台上部署。配备这些功能,UMI框架解锁了新的机器人操作功能,仅通过为每个任务更改训练数据,允许泛化的动态、双手、精确和长时间的行为,从而实现零次调整。我们通过全面的真实环境实验演示了UMI的通用性和有效性,其中仅通过使用各种人类演示进行训练的UMI策略,在面对新环境和对象时实现了零次调整的泛化。

Tülu 3 405B 是一个大规模开源语言模型，通过强化学习提升性能。

Tülu 3 405B 是由 Allen Institute for AI 开发的开源语言模型，具有 4050 亿参数。该模型通过创新的强化学习框架（RLVR）提升性能，尤其在数学和指令跟随任务中表现出色。它基于 Llama-405B 模型进行优化，采用监督微调、偏好优化等技术。Tülu 3 405B 的开源性质使其成为研究和开发领域的强大工具，适用于需要高性能语言模型的各种应用场景。

微信机器人框架，可定制、强大、快速、开源。

WechatFerry是一个微信机器人框架，旨在为用户提供一站式的微信操作解决方案。它通过集成WCF SDK客户端，支持消息监听、消息发送及群聊操作等功能。同时，它还提供了Agent库，帮助用户轻松实现历史消息处理、数据库操作和复杂业务逻辑。此外，WechatFerry还提供了与Wechaty兼容的免费PC Hook协议，以及Nuxt框架的集成工具包，使得开发者可以快速构建和调试微信机器人应用。

通过模仿学习实现手术任务的机器人

Surgical Robot Transformer 是一种通过模仿学习在达芬奇机器人上执行手术操作任务的模型。该模型通过相对动作公式克服了达芬奇系统的前向运动学不准确的问题，使得机器人能够成功地训练和部署政策。这种方法的一个显著优势是可以直接利用包含近似运动学的大量临床数据进行机器人学习，而无需进一步校正。该模型展示了在执行三个基本手术任务（包括组织操作、针头处理和结扎）方面的成功。

一个高效的强化学习框架，用于训练推理和搜索引擎调用的语言模型。

Search-R1 是一个强化学习框架，旨在训练能够进行推理和调用搜索引擎的语言模型（LLMs）。它基于 veRL 构建，支持多种强化学习方法和不同的 LLM 架构，使得在工具增强的推理研究和开发中具备高效性和可扩展性。

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。