SERL

SERL es un kit de software de aprendizaje por refuerzo robótico eficiente.

Producto ComúnProgramaciónAprendizaje por refuerzoRobótica

SERL es una biblioteca de código cuidadosamente implementada que incluye un método eficiente de aprendizaje por refuerzo profundo fuera de política, métodos para calcular recompensas y restablecer el entorno, un controlador robótico de alta calidad y ampliamente adoptado, y varias tareas de ejemplo desafiantes. Proporciona a la comunidad un recurso que describe sus elecciones de diseño y presenta los resultados experimentales. Sorprendentemente, encontramos que nuestra implementación puede lograr un aprendizaje muy eficiente, necesitando solo de 25 a 50 minutos de entrenamiento para obtener políticas para tareas como el ensamblaje de PCB, el cableado y la reubicación de objetos, mejorando los resultados más recientes reportados en la literatura para tareas similares. Estas políticas alcanzan una tasa de éxito perfecta o casi perfecta, mostrando una gran robustez incluso ante perturbaciones, y presentan comportamientos emergentes de recuperación y corrección. Esperamos que estos prometedores resultados y nuestra implementación de código abierto de alta calidad proporcionen a la comunidad robótica una herramienta para impulsar el desarrollo futuro del aprendizaje por refuerzo robótico.

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SERL — SERL es un kit de software de aprendizaje por refuerzo robótico eficiente.

Unitree RL GYM — Plataforma robótica Unitree para aprendizaje por refuerzo

agibot_x1_train — Robot humanoide modular para entrenamiento de aprendizaje por refuerzo

LeRobot — Proporciona modelos, conjuntos de datos y herramientas de aprendizaje automático de vanguardia para robots del mundo real.

NotaGen — NotaGen es un modelo para la generación de música simbólica, que adopta el paradigma de entrenamiento de modelos de lenguaje grande y se centra en la generación de partituras de música clásica de alta calidad.

Clon — Clon es un robot humanoide con tecnología revolucionaria de músculos artificiales Myofiber, capaz de caminar de forma natural.

Aria Gen 2 — Aria Gen 2 son unas gafas inteligentes de nueva generación para la investigación en percepción mecánica, IA contextual y robótica.

SWE-RL — Mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grande en la evolución de software de código abierto mediante el aprendizaje por refuerzo

Figure AI Helix — Helix es un modelo de visión-lenguaje-acción para el control de robots humanoides de propósito general.

MLGym — MLGym es un nuevo marco y punto de referencia para avanzar en la investigación de agentes de IA.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

NovaSky — NovaSky es una plataforma de tecnología de inteligencia artificial centrada en la generación de código y la optimización de modelos de inferencia.

AlphaMaze — AlphaMaze es un modelo de lenguaje decodificador centrado en tareas de razonamiento visual, diseñado para superar las deficiencias de los modelos de lenguaje tradicionales en tareas visuales.

HOMIEtele — HOMIE es un nuevo sistema de teleoperación de robots humanoides que integra la captura de movimiento corporal y un marco de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo para lograr tareas de marcha y manipulación precisas.

Magma — Magma es un modelo base capaz de comprender y ejecutar entradas multimodales, utilizable en tareas y entornos complejos.

OpenThinker-32B — OpenThinker-32B es un potente modelo de inferencia de código abierto, diseñado para mejorar la capacidad de razonamiento con datos abiertos.

DeepScaleR-1.5B-Preview — Un gran modelo lingüístico optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en mejorar la capacidad de resolución de problemas matemáticos.

ASAP — ASAP es una técnica para el aprendizaje de habilidades de cuerpo completo en robots humanoides ágiles, que logra la transferencia de habilidades mediante la alineación de la física simulada y del mundo real.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B es un modelo de lenguaje abierto de gran escala, cuyo rendimiento se ha mejorado mediante aprendizaje por refuerzo.

CUA — CUA es una interfaz universal que permite la interacción con el mundo digital a través de una interfaz gráfica.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto de alta eficiencia de inferencia, adecuado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es un modelo de inferencia de código abierto, especializado en tareas de matemáticas, programación y razonamiento.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento, adecuado para tareas de generación y razonamiento de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es un modelo de lenguaje abierto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de generación de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B es un modelo de lenguaje grande optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en la capacidad de razonamiento y diálogo.

PaSa — PaSa es un agente de búsqueda de artículos académicos avanzado impulsado por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), capaz de tomar decisiones autónomas y obtener resultados precisos.

Kimi k1.5 — Kimi k1.5 es un modelo de lenguaje multimodal ampliado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en mejorar la capacidad de razonamiento y lógica.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero es un modelo de inferencia entrenado con aprendizaje por refuerzo a gran escala que ofrece una capacidad de razonamiento excepcional sin necesidad de ajuste fino supervisado.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia de alto rendimiento que admite múltiples idiomas y tareas, adecuado para aplicaciones de investigación y comerciales.