R1-V

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

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R1-V est un projet axé sur l'amélioration de la capacité de généralisation des modèles linguistiques visuels renforcés (VLM). Grâce à la technique d'apprentissage par renforcement avec récompenses vérifiables (RLVR), il améliore considérablement la capacité de généralisation des VLM dans les tâches de comptage visuel, notamment lors des tests hors distribution (OOD). L'importance de cette technique réside dans sa capacité à optimiser efficacement les modèles à grande échelle à un coût extrêmement faible (seulement 2,62 $ de coût de formation), ouvrant de nouvelles perspectives pour la mise en pratique des modèles linguistiques visuels. Le projet s'appuie sur des améliorations apportées aux méthodes d'entraînement des VLM existantes, avec pour objectif d'améliorer les performances du modèle dans des tâches visuelles complexes grâce à des stratégies d'entraînement innovantes. La nature open source de R1-V en fait également une ressource importante pour les chercheurs et les développeurs souhaitant explorer et appliquer les technologies VLM avancées.

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

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

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.

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

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.

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.

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

HuatuoGPT-o1 — Grand modèle linguistique pour le raisonnement médical complexe

Unitree RL GYM — Plateforme robotique Unitree pour l'apprentissage par renforcement

Tülu 3 — Framework d'entraînement postérieur de modèle linguistique avancé open source

agibot_x1_train — Robot humanoïde modulaire, destiné à l'entraînement par apprentissage par renforcement

Pyramid Flow — Technique d'appariement de flux pyramidale pour une modélisation efficace de la génération de vidéos

MuKoe — Implémentation open source de MuZero, framework d'IA distribué

InstructVideo — Modèle de génération de vidéo à partir de texte, guidé par instruction

l1m — Une API proxy utilisée pour extraire des données structurées à partir de texte et d'images, implémentée à l'aide de LLM.

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.

Proxy Lite — Proxy Lite est un modèle de langage visuel (VLM) open source de 3 milliards de paramètres, axé sur les tâches d'automatisation Web.

AoT — Atom of Thoughts (AoT) est un framework permettant d'améliorer les performances d'inférence des grands modèles de langage.

OpenManus — OpenManus est un projet d'agent intelligent open source utilisable sans code d'invitation.

CocoIndex — CocoIndex est un moteur d'indexation de données open source, prenant en charge la logique de conversion personnalisée et les mises à jour incrémentielles.

NeoBase — NeoBase est un assistant de base de données IA open source qui vous permet d'interagir avec votre base de données en langage naturel.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

Aya Vision 32B — Aya Vision 32B est un modèle de langage visuel multilingue adapté à de multiples usages, tels que l'OCR, la description d'images et le raisonnement visuel.

Aya Vision 8B — Modèle de langage visuel multilingue à 800 millions de paramètres, prenant en charge l'OCR, la description d'images et le raisonnement visuel.

Scira — Scira est un moteur de recherche minimaliste basé sur l'IA, qui aide les utilisateurs à trouver des informations sur Internet.

MindMapper — Une application web qui génère des cartes mentales interactives à partir d'une URL, d'une vidéo YouTube ou d'une invite textuelle.