产品库

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。

PaSa 是一个由大语言模型驱动的先进学术论文搜索代理，能够自主决策并获取准确结果。

PaSa 是由字节跳动开发的一种先进学术论文搜索代理，基于大语言模型（LLM）技术，能够自主调用搜索工具、阅读论文并筛选相关参考文献，以获取复杂学术查询的全面准确结果。该技术通过强化学习优化，使用合成数据集 AutoScholarQuery 进行训练，并在真实世界查询数据集 RealScholarQuery 上表现出色，显著优于传统搜索引擎和基于 GPT 的方法。PaSa 的主要优势在于其高召回率和精准率，能够为研究人员提供更高效的学术搜索体验。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

面向生成场景的可控大语言模型

孟子生成式大模型（孟子 GPT）是一个面向生成场景的可控大语言模型，能够通过多轮的方式帮助用户完成特定场景中的多种工作任务。它支持知识问答、多语言翻译、通用写作和金融场景任务等功能，具有更可控、更灵活、更个性、更专业的优势。具体定价和使用方式请咨询官方网站。

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。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是一款基于强化学习优化的大型语言模型，专注于推理和对话能力。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B 是由 DeepSeek 团队开发的一款大型语言模型，基于 Llama-70B 架构并通过强化学习进行优化。该模型在推理、对话和多语言任务中表现出色，支持多种应用场景，包括代码生成、数学推理和自然语言处理。其主要优点是高效的推理能力和对复杂问题的解决能力，同时支持开源和商业使用。该模型适用于需要高性能语言生成和推理能力的企业和研究机构。

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。

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。

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。

字节跳动自研大模型，提供多模态能力

豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型，通过内部50+业务场景实践验证，每日万亿级tokens大使用量持续打磨，提供多模态能力，以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。产品家族包括多种模型，如通用模型、视频生成、文生图、图生图、同声传译等，满足不同业务需求。

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。

汇总和比较全球主要AI模型提供商的价格信息

AIGCRank大语言模型API价格对比是一个专门汇总和比较全球主要AI模型提供商的价格信息的工具。它为用户提供最新的大语言模型（LLM）的价格数据，包括一些免费的AI大模型API。通过这个平台，用户可以轻松查找和比较OpenAI、Claude、Mixtral、Kimi、星火大模型、通义千问、文心一语、Llama 3、GPT-4、AWS和Google等国内外主要API提供商的最新价格，确保找到最适合自己项目的模型定价。

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。

一款支持多模态功能的全功能大语言模型安卓应用。

MNN 大模型 Android App 是阿里巴巴开发的一款基于大语言模型（LLM）的安卓应用。它支持多种模态输入和输出，包括文本生成、图像识别、音频转录等。该应用通过优化推理性能，确保在移动设备上高效运行，同时保护用户数据隐私，所有处理均在本地完成。它支持多种领先的模型提供商，如 Qwen、Gemma、Llama 等，适用于多种场景。

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。

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。

大模型重塑千行百业

盘古大模型是华为云推出的人工智能解决方案，通过 NLP 大模型、CV 大模型、多模态大模型、预测大模型和科学计算大模型等多个模型，实现对话问答、图像识别、多模态处理、预测分析和科学计算等多种功能。盘古大模型具有高效适配、高效标注和准确可控的特点，可广泛应用于各行各业。详情请访问官方网址。

基于Linux环境快速部署开源大模型的教程

该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。

由中国电信推出的千亿参数大模型

星辰语义大模型是中国电信推出的千亿参数大模型，具备强大的生成和理解能力。通过缓解多轮幻觉、增强关键信息注意力、强化知识图谱和知识溯源能力，提升模型在推理和回答准确性方面的表现。支持长文本生成和理解、知识问答、逻辑推理、数学能力和代码能力等多项功能，适用于办公、生产协同、客服等场景。

通过API获取高品质Yi系列大模型的开放平台

零一万物大模型开放平台是一个通过API调用获取高品质Yi系列大模型的平台。Yi系列模型基于零一万物的前沿科研成果和高品质数据训练而成，曾在多个权威榜单中获得SOTA表现。主要产品包括yi-34b-chat-0205、yi-34b-chat-200k和yi-vl-plus三种模型。yi-34b-chat-0205是一款优化版聊天模型,指令遵循能力提升近30%,回复延迟大幅降低,适用于聊天、问答、对话等场景。yi-34b-chat-200k支持200K超长上下文,可处理约20万到30万汉字内容,适用于文档理解、数据分析和跨领域知识应用。yi-vl-plus支持高分辨率图片输入,具备图像问答、图表理解、OCR等能力,适用于对复杂图像内容进行分析、识别和理解。该平台的API优势包括推理速度快、与OpenAI API完全兼容。定价方面,新注册用户可获赠60元试用额度,yi-34b-chat-0205单价为2.5元/百万token,yi-34b-chat-200k单价为12元/次,yi-vl-plus单价为6元/百万token。

国内领先的通用大模型

元象大模型 XChat 是一款国内领先的通用大模型产品。它自研高性能，从零训练，可以大幅降低开发门槛与推理成本，满足不同复杂度的多任务需求。该产品融合了意图理解、信息检索以及强化学习技术，结合有监督微调与人类意图对齐，在知识问答、文本创作领域表现突出。欲了解更多详情，请访问官网：[元象大模型 XChat](https://www.xverse.ai/)

基于《Factorio》游戏的大语言模型测试与学习环境

Factorio Learning Environment（FLE）是基于《Factorio》游戏构建的新型框架，用于评估大型语言模型（LLMs）在长期规划、程序合成和资源优化方面的能力。随着LLMs逐渐饱和现有基准测试，FLE提供了新的开放式评估方式。它的重要性在于能让研究人员更全面、深入地了解LLMs的优势与不足。主要优点是提供了开放式且难度呈指数级增长的挑战，拥有结构化任务和开放式任务两种评估协议。该项目由Jack Hopkins等人开发，以开源形式发布，免费使用，定位是推动AI研究人员对复杂、开放式领域中智能体能力的研究。