需求人群:
"该模型主要面向教育领域的研究人员、开发者以及数学竞赛选手。研究人员可以利用其开源特性进行算法研究和改进;开发者可以将其集成到教育软件中,为学生提供智能辅导;数学竞赛选手可以使用该模型进行解题练习和思路启发。"
使用场景示例:
在数学竞赛辅导软件中集成该模型,为学生提供实时解题建议和思路。
研究人员利用该模型的开源代码,探索新的强化学习算法优化方法。
数学教师使用该模型生成练习题和解析,辅助课堂教学。
产品特色:
使用分布式强化学习算法优化模型性能
支持长文本上下文(最长可达24K),提升复杂问题解决能力
基于大规模数学问题数据集进行训练,覆盖 AIME、AMC 等竞赛题目
提供高效的推理服务支持,兼容多种高性能推理系统
开源模型架构和训练方法,便于开发者二次开发和研究
使用教程:
1. 访问 Hugging Face 网站并下载 DeepScaleR-1.5B-Preview 模型文件。
2. 安装支持的推理系统(如 vLLM 或 Hugging Face Text Generation Inference)。
3. 将模型加载到推理系统中,配置合适的参数(如上下文长度、采样策略等)。
4. 使用模型进行数学问题的推理和解答,通过 API 接口调用模型服务。
5. 根据实际需求对模型输出进行解析和处理,例如提取答案、生成解题步骤等。
浏览量:104
最新流量情况
月访问量
25296.55k
平均访问时长
00:04:45
每次访问页数
5.83
跳出率
43.31%
流量来源
直接访问
48.39%
自然搜索
35.85%
邮件
0.03%
外链引荐
12.76%
社交媒体
2.96%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
13.77%
印度
8.48%
日本
3.85%
俄罗斯
4.86%
美国
17.58%
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。
一个基于强化学习优化的大型语言模型,专注于数学问题解决能力的提升。
DeepScaleR-1.5B-Preview 是一个经过强化学习优化的大型语言模型,专注于提升数学问题解决能力。该模型通过分布式强化学习算法,显著提高了在长文本推理场景下的准确率。其主要优点包括高效的训练策略、显著的性能提升以及开源的灵活性。该模型由加州大学伯克利分校的 Sky Computing Lab 和 Berkeley AI Research 团队开发,旨在推动人工智能在教育领域的应用,尤其是在数学教育和竞赛数学领域。模型采用 MIT 开源许可,完全免费供研究人员和开发者使用。
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。
智能解决数学问题,提升学习效率
AI数学解题器是由数学AI和数学GPT模型(如GPT-4o)驱动的在线工具,旨在提供广泛的数学问题解决方案。它利用先进的人工智能技术,为学生和教师提供详尽的分步解答,增强了对数学概念的理解和解题能力。该产品背景是数学学习中对高效解题工具的需求,定位于免费提供高质量的教育支持。
人工智能入门教程网站,提供全面的机器学习与深度学习知识。
该网站由作者从 2015 年开始学习机器学习和深度学习,整理并编写的一系列实战教程。涵盖监督学习、无监督学习、深度学习等多个领域,既有理论推导,又有代码实现,旨在帮助初学者全面掌握人工智能的基础知识和实践技能。网站拥有独立域名,内容持续更新,欢迎大家关注和学习。
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。
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。
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。
提供AI和机器学习课程
Udacity人工智能学院提供包括深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理在内的AI培训和机器学习课程。这些课程旨在帮助学生掌握人工智能领域的最新技术,为未来的职业生涯打下坚实的基础。
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。
24/7人工智能辅导,真实学习,免费数学辅导
Bytelearn是一款提供24/7人工智能辅导的免费数学学习平台。它通过算术、几何、代数、微积分等多个阶段的学习,帮助学生真实学习并在数学考试中取得优异成绩。Bytelearn的独特之处在于,它不仅仅给出答案,还会引导学生逐步理解和解决问题,确保学生真正掌握数学知识。Bytelearn还提供专为学校而设计的解决方案,支持一对一的人工智能辅导、自动差异化学习、有针对性的反馈,让学习过程更加有趣和支持性。
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。
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。
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。
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。
从人工智能反馈中获得内在动机
Motif 是一个基于 PyTorch 的项目,通过从 LLM(大型语言模型)的偏好中获取奖励函数,训练 AI 代理在 NetHack 上进行。它可以生成与人类行为直觉一致的行为,并且可以通过提示修改进行引导。
一个用于强化学习人类反馈训练过程可视化的工具,帮助深度理解与调试。
RLLoggingBoard 是一个专注于强化学习人类反馈(RLHF)训练过程可视化的工具。它通过细粒度的指标监控,帮助研究人员和开发者直观理解训练过程,快速定位问题,并优化训练效果。该工具支持多种可视化模块,包括奖励曲线、响应排序和 token 级别指标等,旨在辅助现有的训练框架,提升训练效率和效果。它适用于任何支持保存所需指标的训练框架,具有高度的灵活性和可扩展性。
推动人工智能安全治理,促进技术健康发展
《人工智能安全治理框架》1.0版是由全国网络安全标准化技术委员会发布的技术指南,旨在鼓励人工智能创新发展的同时,有效防范和化解人工智能安全风险。该框架提出了包容审慎、确保安全,风险导向、敏捷治理,技管结合、协同应对,开放合作、共治共享等原则。它结合人工智能技术特性,分析风险来源和表现形式,针对模型算法安全、数据安全和系统安全等内生安全风险,以及网络域、现实域、认知域、伦理域等应用安全风险,提出了相应的技术应对和综合防治措施。
Kimi k1.5 是一个通过强化学习扩展的多模态语言模型,专注于提升推理和逻辑能力。
Kimi k1.5 是由 MoonshotAI 开发的多模态语言模型,通过强化学习和长上下文扩展技术,显著提升了模型在复杂推理任务中的表现。该模型在多个基准测试中达到了行业领先水平,例如在 AIME 和 MATH-500 等数学推理任务中超越了 GPT-4o 和 Claude Sonnet 3.5。其主要优点包括高效的训练框架、强大的多模态推理能力以及对长上下文的支持。Kimi k1.5 主要面向需要复杂推理和逻辑分析的应用场景,如编程辅助、数学解题和代码生成等。
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。
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。
个性化学习,AI辅助教育
Chat2Course是一款创新的AI聊天机器人,提供个性化学习体验。它根据用户的偏好、学习风格和目标,定制独特的学习课程。通过与我们的聊天机器人一起制定教育目标,您将获得一个真正适合您需求的课程。Chat2Course是为您量身打造的教育革命。
京东自主研发的人工智能开放平台
京东人工智能开放平台NeuHub,汇聚京东自主研发的人工智能核心技术,包含语音、图像、视频、NLP等技术,通过平台向外开放,助力行业智能升级。平台还提供数据标注、模型开发、训练和发布等全流程服务,以及创新应用案例,帮助企业实现智能化转型。
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。
利用人工智能解决各种数学问题的先进工具
AI数学求解器是一款利用人工智能解决各种数学问题的先进工具。它由Math GPT模型(如GPT-4o)驱动,提供全面的数学问题解决方案。该产品通过在线平台提供服务,用户可以上传文本或图片形式的数学问题,快速获得准确的分步解决方案。它特别适合需要帮助解决复杂数学问题的学生,帮助他们提高解题能力和理解力。
教育领域人工智能产品
to teach是一款教育领域的人工智能产品,利用人工智能技术为教师创造个性化的教材和练习,根据学生的兴趣和需求量身定制。产品提供免费和付费套餐,提供可打印和数字化的教材。通过to teach,教师可以轻松创建教学工作表或练习题,也可以使用由AI生成的内容。通过to teach,教师可以为学生创造一个更具吸引力和个性化的学习环境。
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。
AI Teachakey: 用人工智能更聪明地工作
AI Teachakey是一款利用人工智能技术提供教育解决方案的产品。它包括课程计划生成器、评估生成器、课程生成器、讲义生成器等功能,帮助教育者提高工作效率,优化教学流程,提升学生学习成果。AI Teachakey还提供数学、物理和化学求解器,帮助解决复杂的数学问题和挑战性的物理、化学概念。AI Teachakey在教育领域的定位是革命性创新的技术,旨在提供智能化的教育解决方案。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14