需求人群:
"目标受众为需要进行深度推理的研究人员、开发者和学生。研究人员可以利用GLM-Zero-Preview进行复杂问题的推理和模型训练;开发者可以利用其编程能力快速编写和调试代码;学生可以通过模型的详细解题过程,提升对数理逻辑和编程的理解。"
使用场景示例:
案例1: 研究人员使用GLM-Zero-Preview进行复杂的数理逻辑问题推理,发现新的研究路径。
案例2: 开发者通过GLM-Zero-Preview的帮助,快速编写出一个第一人称射击游戏的HTML代码。
案例3: 学生利用GLM-Zero-Preview提供的详细解题过程,理解并掌握了2025年考研数学一的难题。
产品特色:
• 增强AI推理能力:擅长处理数理逻辑、代码和复杂问题
• 专家任务能力提升:在不降低通用任务能力的情况下,专家任务能力显著提高
• 与OpenAI o1-preview相当的效果:在多个评测中表现相当
• 免费使用和API调用:用户可以在智谱清言平台免费使用,开发者可通过API调用
• 强化学习技术:通过增加训练量,稳步提升模型深度推理效果
• 推理阶段的scaling law:随着token数和计算量的增加,结果质量提升
• 自主决策和问题拆解:能够实现推理过程中的自主决策、问题拆解和尝试多种方式解决问题
使用教程:
1. 访问智谱清言平台(chatglm.cn),选择「Zero推理模型」智能体进行免费使用。
2. 在平台中上传文字或图片,模型将输出完整的推理过程。
3. 开发者可以访问智谱开放平台(bigmodel.cn),通过API进行模型调用。
4. 注册并领取2000万token免费体验资源包,开始模型的实际应用和测试。
5. 在实际使用中,根据需要解决的问题类型,输入相应的指令或问题。
6. 分析模型提供的推理过程和结果,根据反馈进行问题的调整或深入研究。
7. 对于编程问题,可以直接请求模型提供代码示例和调试建议。
8. 持续关注智谱华章科技有限公司的更新,以获取GLM-Zero模型的最新功能和优化。
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智谱深度推理模型,擅长数理逻辑和代码推理
GLM-Zero-Preview是智谱首个基于扩展强化学习技术训练的推理模型,专注于增强AI推理能力,擅长处理数理逻辑、代码和需要深度推理的复杂问题。与基座模型相比,在不显著降低通用任务能力的情况下,专家任务能力大幅提升。在AIME 2024、MATH500和LiveCodeBench评测中,效果与OpenAI o1-preview相当。产品背景信息显示,智谱华章科技有限公司致力于通过强化学习技术,提升模型的深度推理能力,未来将推出正式版GLM-Zero,扩展深度思考的能力到更多技术领域。
一个尝试复现OpenAI O1模型的编程辅助工具
O1-CODER是一个旨在复现OpenAI的O1模型的项目,专注于编程任务。该项目结合了强化学习(RL)和蒙特卡洛树搜索(MCTS)技术,以增强模型的系统二型思考能力,目标是生成更高效、逻辑性更强的代码。这个项目对于提升编程效率和代码质量具有重要意义,尤其是在需要大量自动化测试和代码优化的场景中。
通过自然语言问题探索GitHub仓库的工具
GitHub Assistant 是一款创新的编程辅助工具,它利用自然语言处理技术,使用户能够通过简单的语言问题来探索和理解GitHub上的各种代码仓库。该工具的主要优点在于其易用性和高效性,用户无需具备复杂的编程知识即可快速获取所需信息。产品由 assistant-ui 和 relta 共同开发,旨在为开发者提供一个更加便捷和直观的代码探索方式。GitHub Assistant 的定位是为编程人员提供一个强大的辅助工具,帮助他们更好地理解和利用开源代码资源。
基于PRIME方法训练的7B参数语言模型,专为提升推理能力而设计。
PRIME-RL/Eurus-2-7B-PRIME是一个基于PRIME方法训练的7B参数的语言模型,旨在通过在线强化学习提升语言模型的推理能力。该模型从Eurus-2-7B-SFT开始训练,利用Eurus-2-RL-Data数据集进行强化学习。PRIME方法通过隐式奖励机制,使模型在生成过程中更加注重推理过程,而不仅仅是结果。该模型在多项推理基准测试中表现出色,相较于其SFT版本平均提升了16.7%。其主要优点包括高效的推理能力提升、较低的数据和模型资源需求,以及在数学和编程任务中的优异表现。该模型适用于需要复杂推理能力的场景,如编程问题解答和数学问题求解。
EurusPRM-Stage2是一个基于隐式过程奖励的强化学习模型,用于提升生成模型的推理能力。
EurusPRM-Stage2是一个先进的强化学习模型,通过隐式过程奖励来优化生成模型的推理过程。该模型利用因果语言模型的对数似然比来计算过程奖励,从而在不增加额外标注成本的情况下提升模型的推理能力。其主要优点在于能够在仅使用响应级标签的情况下,隐式地学习到过程奖励,从而提高生成模型的准确性和可靠性。该模型在数学问题解答等任务中表现出色,适用于需要复杂推理和决策的场景。
EurusPRM-Stage1是一个基于隐式过程奖励的强化学习模型,用于提升生成模型的推理能力。
EurusPRM-Stage1是PRIME-RL项目的一部分,旨在通过隐式过程奖励来增强生成模型的推理能力。该模型利用隐式过程奖励机制,无需额外标注过程标签,即可在推理过程中获得过程奖励。其主要优点是能够有效地提升生成模型在复杂任务中的表现,同时降低了标注成本。该模型适用于需要复杂推理和生成能力的场景,如数学问题解答、自然语言生成等。
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。
智能搜索平台,集成多种AI服务
百度AI搜是一个基于人工智能技术的智能搜索平台,它集成了搜索、智能创作、图像处理等多种功能,旨在提升用户的工作效率和创造力。该平台利用百度的AI技术,为用户提供便捷的服务,适用于办公、学习、设计等多种场景。产品背景依托于百度强大的搜索引擎和AI技术,定位于为用户提供全面的智能搜索解决方案,部分功能提供免费试用,其他功能可能需要付费。
医疗领域复杂推理的大型语言模型
HuatuoGPT-o1是一个专为医疗复杂推理设计的大语言模型,能够识别错误、探索替代策略并完善答案。该模型通过利用可验证的医疗问题和专门的医疗验证器,推进了复杂推理的发展。HuatuoGPT-o1的主要优点包括:使用验证器指导复杂推理轨迹的搜索,以微调大型语言模型;应用基于验证器奖励的强化学习(PPO)进一步提升复杂推理能力。HuatuoGPT-o1的开源模型、数据和代码,使其在医疗教育和研究领域具有重要价值。
金融市场模拟引擎,由生成式基础模型驱动
MarS是一个金融市场模拟引擎,由生成式基础模型(LMM)驱动,能够根据历史金融市场数据动态生成订单序列,以响应各种条件,包括用户注入的交互式订单、模糊的目标场景描述以及当前/最近的市场数据。MarS在模拟清算所中实时匹配生成的订单序列和用户交互式订单,产生细粒度的模拟市场轨迹。MarS的灵活性使其能够支持多种下游应用,如预测、检测系统、分析平台和代理训练环境。
英语口音识别工具
BoldVoice Accent Oracle是一个在线工具,能够在短时间内识别出用户说英语时的口音,并猜测用户的母语。这项技术的重要性在于它能够帮助语言学习者了解自己的发音特点,从而进行针对性的改进。产品背景信息显示,BoldVoice致力于通过技术提升人们的沟通能力,该工具可能被用于教育和语言学习领域。关于价格,网站并未提供具体信息,但考虑到其教育性质,可能提供免费试用或基础服务免费,高级功能付费的模式。
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。
首款基于行为基础模型的虚拟物理人形代理控制工具
Meta Motivo是由Meta FAIR发布的首款行为基础模型,通过一种新颖的无监督强化学习算法预训练,用于控制复杂的虚拟人形代理完成全身任务。该模型能够在测试时,通过提示解决未见过的任务,如动作跟踪、姿势达到和奖励优化,无需额外学习或微调。这一技术的重要性在于其零样本学习能力,能够处理多种复杂任务,同时保持行为的鲁棒性。Meta Motivo的开发背景是基于对更复杂任务和不同类型代理的泛化能力的追求,其开源的预训练模型和训练代码鼓励社区进一步发展行为基础模型的研究。
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。
AI驱动的代码代理,助你专注于关键任务。
Jules是一个集成于GitHub的AI代码代理,使用最新的Gemini模型,能够编写代码解决问题,将复杂的编程任务分解为可操作的步骤,理解并导航代码库,通过单元测试运行和验证更改,并根据用户反馈调整方法。它代表了人工智能在编程领域的应用,通过自动化和智能分析提高开发效率,减少错误,是现代软件开发中的重要辅助工具。
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。
高性能AI模型,提升推理任务能力
Skywork-o1-Open-PRM-Qwen-2.5-7B是由昆仑科技Skywork团队开发的一系列模型,这些模型结合了o1风格的慢思考和推理能力。这个模型系列不仅在输出中展现出天生的思考、规划和反思能力,而且在标准基准测试中显示出推理技能的显著提升。它代表了AI能力的战略进步,将一个原本较弱的基础模型推向了推理任务的最新技术(SOTA)。
Skywork o1 Open系列模型,提升复杂问题解决能力
Skywork-o1-Open-PRM-Qwen-2.5-1.5B是Skywork团队开发的一系列模型,这些模型结合了o1风格的慢思考和推理能力。该模型专门设计用于通过增量过程奖励增强推理能力,适合解决小规模的复杂问题。与简单的OpenAI o1模型复现不同,Skywork o1 Open系列模型不仅在输出中展现出固有的思考、规划和反思能力,而且在标准基准测试中的推理技能有显著提升。这一系列代表了AI能力的一次战略性进步,将原本较弱的基础模型推向了推理任务的最新技术(SOTA)。
开源的先进语言模型后训练框架
Tülu 3是一系列开源的先进语言模型,它们经过后训练以适应更多的任务和用户。这些模型通过结合专有方法的部分细节、新颖技术和已建立的学术研究,实现了复杂的训练过程。Tülu 3的成功根植于精心的数据管理、严格的实验、创新的方法论和改进的训练基础设施。通过公开分享数据、配方和发现,Tülu 3旨在赋予社区探索新的和创新的后训练方法的能力。
为数据中心打造的高效AI推理平台
d-Matrix是一家专注于AI推理技术的公司,其旗舰产品Corsair™是为数据中心设计的AI推理平台,能够提供极高的推理速度和极低的延迟。d-Matrix通过硬件软件协同设计,优化了Generative AI推理性能,推动了AI技术在数据中心的应用,使得大规模AI推理变得更加高效和可持续。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数量级代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型在训练中包含了5.5万亿的源代码、文本代码关联、合成数据等,是目前开源代码语言模型中的佼佼者,其编码能力可与GPT-4相媲美。此外,Qwen2.5-Coder还具备更全面的现实世界应用基础,如代码代理等,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
Qwen2.5-Coder系列的1.5B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、代码推理和代码修复而设计。基于强大的Qwen2.5,通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型是1.5B参数的指令调优版本,采用GGUF格式,具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。
Qwen2.5-Coder系列中的1.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、推理和修复而设计。基于强大的Qwen2.5,该模型在训练时包含了5.5万亿的源代码、文本代码基础、合成数据等,使其在代码能力上达到了开源代码LLM的最新水平。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
使用先进AI技术从歌曲或视频中提取人声、伴奏等音频。
Mikrotakt Vocal Remover & Instrumental AI Splitter是一款利用人工智能算法从歌曲或视频文件中提取人声、伴奏、吉他、钢琴、贝斯、鼓等不同乐器的音频分离工具。它为音乐家、教育工作者和内容创作者提供了精确的音频分离工具,以增强练习、制作和教育体验。产品背景信息显示,Mikrotakt拥有超过100,000名活跃用户,处理了超过70,000小时的音频,并且分离准确率高达99.96%。价格方面,提供免费试用,并有不同级别的付费套餐供用户选择。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型在实际应用中提供了更全面的基础,如代码代理,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
开源代码生成语言模型
Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GPTQ-Int8是Qwen系列中针对代码生成优化的大型语言模型,拥有32亿参数,支持长文本处理,是当前开源代码生成领域最先进的模型之一。该模型基于Qwen2.5进行了进一步的训练和优化,不仅在代码生成、推理和修复方面有显著提升,而且在数学和通用能力上也保持了优势。模型采用GPTQ 8-bit量化技术,以减少模型大小并提高运行效率。
Qwen2.5-Coder系列中的指令调优0.5B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码LLM,其编码能力与GPT-4o相匹配。该模型不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,为实际应用如代码代理提供了更全面的基础。
免费AI作业助手,快速解决数学、科学等科目作业。
AI Homework Helper是一个在线工具,旨在帮助学生解决他们的家庭作业问题。用户可以上传图片或PDF格式的作业,AI会即时提供准确的解决方案和逐步解释,无论是数学、科学还是其他科目,这个工具都能帮助学生更有效地学习和解决问题。
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