R1-Omni

R1-Omni est un modèle de reconnaissance d'émotions multimodales combinant l'apprentissage par renforcement, axé sur l'amélioration de l'interprétabilité de la reconnaissance d'émotions multimodales.

Produit OrdinaireProgrammationMultimodalReconnaissance d'émotions

Ouvrir le site Web

R1-Omni est un modèle innovant de reconnaissance d'émotions multimodales qui améliore les capacités de raisonnement et de généralisation du modèle grâce à l'apprentissage par renforcement. Ce modèle, développé à partir de HumanOmni-0.5B, est axé sur les tâches de reconnaissance d'émotions et permet d'analyser les émotions à partir d'informations visuelles et audio. Ses principaux avantages sont ses puissantes capacités de raisonnement, une amélioration significative des performances de reconnaissance d'émotions et d'excellentes performances sur les données hors distribution. Ce modèle convient aux scénarios nécessitant une compréhension multimodale, tels que l'analyse des sentiments et les services client intelligents, et présente une valeur de recherche et d'application importante.

Best AI Websites & Tools

R1-Omni

R1-Omni Dernière situation du trafic

R1-Omni Tendance des visites

R1-Omni Distribution géographique des visites

R1-Omni Sources de trafic

R1-Omni Alternatives

R1-Omni — R1-Omni est un modèle de reconnaissance d'émotions multimodales combinant l'apprentissage par renforcement, axé sur l'amélioration de l'interprétabilité de la reconnaissance d'émotions multimodales.

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

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.

GO-1 — Zhiyuan lance GO-1, son premier grand modèle de base incarné universel, présentant une architecture ViLLA révolutionnaire et stimulant le développement de l'intelligence incarnée.

OpenAI Agents SDK — OpenAI Agents SDK est une boîte à outils de développement permettant de créer des agents autonomes et de simplifier l'orchestration des workflows multi-agents.

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.

SmolVLM2 — SmolVLM2 ist ein leichtgewichtiges Sprachmodell, das sich auf die Analyse und Generierung von Videoinhalten konzentriert.

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.

Inception Labs — Inception Labs lance une nouvelle génération de modèles linguistiques de grande diffusion, offrant une capacité de génération de langage extrêmement rapide, efficace et de haute qualité.

EgoLife — EgoLife est un projet d'assistant IA pour la vie quotidienne, à long terme, multimodal et multi-vues, visant à faire progresser la recherche sur la compréhension du contexte à long terme.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

ViDoRAG — ViDoRAG est un framework d'agents d'inférence itérative dynamique qui combine la recherche de documents visuels et l'amélioration de la génération.

Migician — Migician est un grand modèle linguistique multimodale axé sur la localisation multi-images, capable de réaliser une localisation précise multi-images de forme libre.

Mochii AI — Mochii AI est un écosystème d'intelligence artificielle personnalisé, basé sur des modèles de pointe, qui favorise l'avenir de la collaboration entre l'homme et l'IA.

M2RAG — Bibliothèque de code de référence pour la génération améliorée par la recherche dans un contexte multimodal.

TheoremExplainAgent — TheoremExplainAgent est un système intelligent permettant de générer des vidéos explicatives multimodales de théorèmes.

Gemini 2.0 Flash-Lite — Gemini 2.0 Flash-Lite est un modèle linguistique efficace, optimisé pour le traitement de longs textes et de nombreux scénarios d'application.

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

Phi-4-multimodal-instruct — Phi-4-multimodal-instruct est un modèle de base multimédia léger développé par Microsoft, prenant en charge les entrées texte, image et audio.

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

Magma-8B — Magma-8B est un modèle d'IA multimodale développé par Microsoft, capable de traiter des entrées image et texte et de générer des sorties textuelles.

DeepSeek Japonais — DeepSeek est un modèle linguistique IA avancé, maîtrisant le raisonnement logique, les mathématiques et la programmation, et disponible gratuitement.

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.

ZeroBench — ZeroBench est un benchmark visuel hautement exigeant conçu pour les grands modèles multimodaux contemporains.

Magma — Magma est un modèle fondamental capable de comprendre et d'exécuter des entrées multimodales, utilisable pour des tâches et des environnements complexes.

Grok 3 — Grok 3, le dernier modèle d'IA phare lancé par xAI, offre des capacités de raisonnement et de traitement multimodale exceptionnelles.

CLaMP 3 — CLaMP 3 est un framework unifié pour la recherche d'informations musicales multimodales et multilingues.