将任何文档转化为个性化的人工智能讲座和学习材料。
Study Space是一个AI学习平台，可以将任何文档转化为个性化的人工智能讲座和学习材料，帮助学生、专业人士和终身学习者自主学习。该产品的主要优点在于提供个性化的学习工具、AI生成的讲座、文档转化为讲座、自主学习等功能。
AI视频摘要，创意学习路径，商业想法，提高10倍的生产力。
Zeno是一款AI YouTube视频摘要工具，可以将视频转化为8个可操作的学习卡片，为用户提供精选视频、学习路径、商业想法等，旨在提高用户的学习效率和获取实用信息。该产品定位于提供个性化、实用性强的视频学习服务，价格为每天0.11美元。
通过与AI导师进行真实对话，轻松练习口语，提高流利度和自信心。
SpeakingAI是一个通过与AI导师进行真实对话来提高口语能力的工具。它提供实时反馈、个性化学习计划和适应性AI技术，帮助用户改善发音、流利度和语法。
一种无需搜索即可激励 LLM 搜索能力的框架。
ZeroSearch 是一种新颖的强化学习框架，旨在激励大型语言模型（LLMs）的搜索能力，而无需与实际搜索引擎进行交互。通过监督微调，ZeroSearch 转变 LLM 为能够生成相关和无关文档的检索模块，并引入课程推出机制来逐步激发模型的推理能力。该技术的主要优点在于其性能优于基于真实搜索引擎的模型，同时产生的 API 成本为零。它适用于各种规模的 LLM，并支持不同的强化学习算法，适合需要高效检索能力的研究和开发团队。
小米首个推理大模型MiMo开源，专为推理任务设计，性能卓越。
Xiaomi MiMo是小米公司开源的首个推理大模型，专为推理任务设计，具备卓越的数学推理和代码生成能力。该模型在数学推理（AIME 24-25）和代码竞赛（LiveCodeBench v5）公开测评集上表现出色，仅用7B的参数规模就超越了OpenAI的o1-mini和阿里Qwen的QwQ-32B-Preview等更大规模的模型。MiMo通过预训练和后训练阶段的多层面创新，包括数据挖掘、训练策略和强化学习算法等，显著提升了推理能力。该模型的开源为研究人员和开发者提供了强大的工具，推动了人工智能在推理领域的进一步发展。
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。
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。
一个开放源代码的 14B 参数编程模型，具备高效的代码推理能力。
DeepCoder-14B-Preview 是一个基于强化学习的代码推理大型语言模型，能够处理长上下文，具有 60.6% 的通过率，适用于编程任务和自动化代码生成。该模型的优势在于其训练方法的创新，提供了比其他模型更优的性能，且完全开源，支持广泛的社区应用和研究。
业界首个超大规模混合 Mamba 推理模型，强推理能力。
混元T1 是腾讯推出的超大规模推理模型，基于强化学习技术，通过大量后训练显著提升推理能力。它在长文处理和上下文捕捉上表现突出，同时优化了计算资源的消耗，具备高效的推理能力。适用于各类推理任务，尤其在数学、逻辑推理等领域表现优异。该产品以深度学习为基础，结合实际反馈不断优化，适合科研、教育等多个领域的应用。
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。
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。
LearnGerman.ai 是一款利用 AI 技术提供个性化德语学习的在线平台。
LearnGerman.ai 是一个专注于德语学习的在线教育平台，通过 AI 技术为用户提供个性化学习体验。其利用先进的自然语言处理技术，为不同水平的学习者提供定制化的课程内容和实时反馈，帮助用户从零基础到流利表达。该平台的主要优点是灵活性高，用户可以根据自己的学习进度和时间安排进行学习，同时免费课程降低了学习门槛，使其适合广泛的学习者。
R1-Omni 是一个结合强化学习的全模态情绪识别模型，专注于提升多模态情绪识别的可解释性。
R1-Omni 是一个创新的多模态情绪识别模型，通过强化学习提升模型的推理能力和泛化能力。该模型基于 HumanOmni-0.5B 开发，专注于情绪识别任务，能够通过视觉和音频模态信息进行情绪分析。其主要优点包括强大的推理能力、显著提升的情绪识别性能以及在分布外数据上的出色表现。该模型适用于需要多模态理解的场景，如情感分析、智能客服等领域，具有重要的研究和应用价值。
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。
NotaGen 是一个用于符号音乐生成的模型，采用大语言模型训练范式，专注于生成高质量古典乐谱。
NotaGen 是一款创新的符号音乐生成模型，通过预训练、微调和强化学习三个阶段提升音乐生成质量。它利用大语言模型技术，能够生成高质量的古典乐谱，为音乐创作带来新的可能性。该模型的主要优点包括高效生成、风格多样和高质量输出。它适用于音乐创作、教育和研究等领域，具有广泛的应用前景。
基于 AI 技术，根据职业背景生成贴合工作场景的英语例句，助力高效记忆单词。
ProWords 是一款专注于英语学习的在线工具，通过 AI 技术根据用户的职业背景生成贴合实际工作场景的英语例句，帮助用户更高效地记忆单词。该产品利用 AI 的智能分析能力，为不同职业的用户提供个性化的学习体验。其主要优点是学习内容与实际工作紧密结合，能够有效提升学习的实用性和趣味性。产品目前以网页形式提供服务，适合希望通过工作场景学习英语的用户。
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。
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