DigiRL

Entraîne des agents intelligents capables de contrôler des appareils en environnement réel à l'aide de l'apprentissage par renforcement autonome.

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DigiRL est un algorithme innovant d'apprentissage par renforcement en ligne conçu pour entraîner des agents intelligents capables de contrôler des appareils en environnement réel. Il utilise un modèle d'évaluation de valeur autonome (VLM) pour résoudre des tâches Android ouvertes et réelles. Les principaux avantages de DigiRL incluent la capacité d'exploiter les ensembles de données hors ligne existants, même non optimaux, et d'encourager l'apprentissage par renforcement hors ligne à en ligne, permettant à l'agent d'apprendre de ses erreurs. Le modèle utilise une fonction de valeur au niveau des instructions pour construire implicitement un curriculum automatique, en priorisant les tâches les plus précieuses pour l'agent, et une fonction de valeur au niveau des étapes pour sélectionner les actions bénéfiques contribuant à l'objectif dans la trajectoire.

Résolution de tâches Android ouvertes à l'aide d'un évaluateur VLM autonome
Maximisation de l'utilisation des ensembles de données existants grâce à l'apprentissage par renforcement hors ligne
Encouragement de l'auto-apprentissage de l'agent grâce à l'apprentissage par renforcement hors ligne à en ligne
Construction d'un curriculum automatique à l'aide d'une fonction de valeur au niveau des instructions
Sélection d'actions bénéfiques à l'aide d'une fonction de valeur au niveau des étapes
Réduction des échecs de récupération d'erreurs grâce à l'entraînement sur des déploiements collectés de manière autonome
Complexité d'échantillonnage inférieure et efficacité d'apprentissage supérieure par rapport aux méthodes de clonage comportemental existantes

DigiRL s'adresse principalement aux chercheurs et développeurs dans le domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique
notamment ceux qui se concentrent sur l'apprentissage par renforcement
les agents intelligents autonomes et l'automatisation du contrôle des appareils. Ils peuvent utiliser DigiRL pour développer des systèmes intelligents capables de s'adapter à des environnements changeants
améliorant ainsi l'efficacité et la précision des tâches automatisées.

DigiRL peut automatiser les tâches de recherche
par exemple
lors de la recherche de bons restaurants italiens.
DigiRL peut naviguer automatiquement vers la page produit et effectuer une recherche sur Newegg pour Alienware Aurora.
Pendant l'entraînement

1. Accédez au site Web officiel de DigiRL pour plus d'informations.
2. Lisez l'article et le code de DigiRL pour comprendre ses algorithmes et ses détails d'implémentation.
3. Téléchargez et installez l'environnement logiciel nécessaire pour exécuter le modèle DigiRL.
4. Configurez l'environnement expérimental selon la documentation de DigiRL
y compris les ensembles de données et la configuration des paramètres.

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DigiRL Alternatives

DigiRL — Entraîne des agents intelligents capables de contrôler des appareils en environnement réel à l'aide de l'apprentissage par renforcement autonome.

Steiner-32b-preview — Steiner est un modèle d'inférence entraîné sur des données synthétiques, conçu pour explorer plusieurs chemins d'inférence et s'auto-vérifier.

NotaGen — NotaGen est un modèle de génération de musique symbolique, entraîné selon le paradigme des grands modèles de langage, axé sur la génération de partitions classiques de haute qualité.

SWE-RL — Amélioration des capacités de raisonnement des grands modèles de langage dans l'évolution des logiciels open source grâce à l'apprentissage par renforcement

MLGym — MLGym est un nouveau framework et une nouvelle référence pour faire progresser les agents de recherche en IA.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

NovaSky — NovaSky est une plateforme technologique d'intelligence artificielle axée sur la génération de code et l'optimisation des modèles d'inférence.

AlphaMaze — AlphaMaze est un modèle de langage décodeur axé sur les tâches de raisonnement visuel, conçu pour pallier les lacunes des modèles linguistiques traditionnels dans ce domaine.

HOMIEtele — HOMIE est un nouveau système de téléopération de robots humanoïdes intégrant un système de capture de mouvement corporel et un cadre d'apprentissage par renforcement, permettant d'exécuter des tâches de marche et de manipulation avec précision.

DeepScaleR-1.5B-Preview — Un grand modèle linguistique optimisé par apprentissage par renforcement, axé sur l'amélioration de la résolution de problèmes mathématiques.

R1-V — Améliore la capacité de généralisation des modèles linguistiques visuels renforcés à faible coût, pour moins de 3 dollars.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B est un modèle linguistique de grande envergure, open source, dont les performances ont été améliorées par apprentissage par renforcement.

CUA — CUA est une interface universelle capable d'interagir avec le monde numérique via une interface graphique.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B est un modèle linguistique open source performant pour l'inférence, adapté à diverses tâches de traitement du langage naturel.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B est un modèle d'inférence open source spécialisé dans les mathématiques, le code et les tâches de raisonnement.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à la génération de texte et aux tâches d'inférence.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B est un modèle de génération de texte hautes performances, adapté à diverses tâches d'inférence et de génération.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est un modèle linguistique open source haute performance, adapté à diverses tâches de génération de texte.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B est un grand modèle linguistique optimisé par apprentissage par renforcement, spécialisé dans le raisonnement et la conversation.

PaSa — PaSa est un agent de recherche d'articles scientifiques avancé, piloté par un grand modèle linguistique, capable de prendre des décisions autonomes et d'obtenir des résultats précis.

Kimi k1.5 — Kimi k1.5 est un modèle linguistique multimodal étendu par apprentissage par renforcement, axé sur l'amélioration des capacités de raisonnement et de logique.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero est un modèle d'inférence entraîné par apprentissage par renforcement à grande échelle, capable de réaliser des inférences exceptionnelles sans nécessiter d'ajustement fin supervisé.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 est un modèle d'inférence haute performance, prenant en charge plusieurs langues et tâches, adapté à la recherche et aux applications commerciales.

RLLoggingBoard — Un outil de visualisation pour l'entraînement par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF), facilitant la compréhension et le débogage en profondeur.

Modèles linguistiques de grande taille auto-adaptatifs — Un framework de modèles linguistiques de grande taille (LLM) auto-adaptatif s'ajustant en temps réel aux tâches inconnues.

Eurus-2-7B-PRIME — Modèle linguistique de 7 milliards de paramètres, entraîné avec la méthode PRIME et conçu pour améliorer les capacités de raisonnement.

EurusPRM-Stage2 — EurusPRM-Stage2 est un modèle d'apprentissage par renforcement basé sur des récompenses de processus implicites, conçu pour améliorer les capacités de raisonnement des modèles génératifs.

EurusPRM-Stage1 — EurusPRM-Stage1 est un modèle d'apprentissage par renforcement basé sur des récompenses de processus implicites, conçu pour améliorer les capacités de raisonnement des modèles génératifs.

PRIME-RL — PRIME améliore l'apprentissage par renforcement en ligne grâce à des récompenses implicites, augmentant ainsi les capacités de raisonnement des modèles linguistiques.

GLM-Zero-Preview — Modèle d'inférence profond de Zhipu, expert en logique mathématique et en inférence de code