EurusPRM-Stage2

EurusPRM-Stage2は、生成モデルの推論能力向上を目的とした、暗黙的過程報酬に基づく強化学習モデルです。

一般製品プログラミング強化学習暗黙的過程報酬

EurusPRM-Stage2は、生成モデルの推論過程を最適化するために、暗黙的過程報酬を用いた高度な強化学習モデルです。このモデルは、因果言語モデルの対数尤度比を用いて過程報酬を計算することにより、追加の注釈コストをかけることなくモデルの推論能力を向上させます。主な利点としては、応答レベルのラベルのみを用いて暗黙的に過程報酬を学習できるため、生成モデルの精度と信頼性を向上させることができます。数学問題解答などのタスクで優れた性能を示し、複雑な推論と意思決定が必要な場面に適しています。

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EurusPRM-Stage2 — EurusPRM-Stage2は、生成モデルの推論能力向上を目的とした、暗黙的過程報酬に基づく強化学習モデルです。

EurusPRM-Stage1 — EurusPRM-Stage1は、暗黙的過程報酬に基づく強化学習モデルであり、生成モデルの推論能力向上を目的としています。

NovaSky — NovaSkyは、コード生成と推論モデル最適化に特化したAI技術プラットフォームです。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bは、様々な自然言語処理タスクに適した、高効率推論のオープンソース言語モデルです。

NotaGen — NotaGen は、大規模言語モデルのトレーニングパラダイムを採用し、高品質のクラシック音楽楽譜の生成に特化した、記号音楽生成モデルです。

SRM — ノイズ除去生成モデルによる空間推論を通じて、複雑な分布下でのビジョンタスクを解決します。

SWE-RL — 強化学習により、オープンソースソフトウェアの進化における大規模言語モデルの推論能力を向上させます。

MLGym — MLGymは、AI研究エージェントの発展を促進するための新しいフレームワークとベンチマークです。

VLM-R1 — VLM-R1は、安定性と汎用性に優れた強化学習に基づくビジュアル言語モデルであり、画像理解タスクに特化しています。

AlphaMaze — AlphaMazeは、視覚推論タスクに特化したデコーダー言語モデルであり、従来の言語モデルが視覚タスクで抱える課題を解決することを目指しています。

Microsoft Muse — Museは、ゲームのアイデア構想のための生成AIモデルとしてマイクロソフトが初めて発表したもので、ゲームのビジュアルエフェクトと操作動作を生成できます。

HOMIEtele — HOMIEは、人体運動捕捉と強化学習トレーニングフレームを統合した、革新的なヒューマノイドロボット遠隔操作システムです。正確な歩行と操作タスクの実現を目指しています。

BioEmu — BioEmuは、タンパク質平衡系アンサンブルを拡張可能なシミュレーションを行うための生成型深層学習モデルです。

DeepScaleR-1.5B-Preview — 強化学習によって最適化された大規模言語モデルで、数学問題解決能力の向上に特化しています。

R1-V — 低コストで視覚言語モデルの汎化能力を強化。わずか3ドル未満。

Tülu 3 405B — Tülu 3 405Bは、強化学習によって性能を向上させた大規模なオープンソース言語モデルです。

MNN大規模言語モデル Androidアプリ — 多様なモダリティに対応した、フル機能の巨大言語モデルAndroidアプリです。

CUA — CUAは、グラフィカルインターフェースを通じてデジタル世界とインタラクトできる汎用インターフェースです。

SplineによるSpell — Spellは、画像から3Dワールドを生成できるAIモデルで、様々なレンダリング技術に対応しています。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bは、数学、コード、推論タスクに特化したオープンソースの推論モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8Bは、テキスト生成と推論タスクに適した高性能なオープンソース言語モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14Bは、様々な推論と生成タスクに適した高性能テキスト生成モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bは、多様なテキスト生成タスクに適した高性能のオープンソース言語モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70Bは、強化学習によって最適化された大規模言語モデルであり、推論と対話能力に特化しています。

PaSa — PaSaは、大規模言語モデルを駆使した高度な学術論文検索エージェントであり、自律的に意思決定を行い、正確な結果を取得します。

Kimi k1.5 — Kimi k1.5は、強化学習によって拡張されたマルチモーダル言語モデルであり、推論能力と論理能力の向上に重点を置いています。

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zeroは大規模強化学習によって訓練された推論モデルであり、教師なし微調整なしで優れた推論能力を実現します。

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1は、高性能な推論モデルであり、複数の言語とタスクに対応し、研究や商用アプリケーションに適しています。

RLLoggingBoard — 強化学習におけるヒューマンフィードバックによる訓練過程の可視化ツールです。深い理解とデバッグに役立ちます。

自己適応型LLM — 未経験のタスクにもリアルタイムで適応する、自己適応型大規模言語モデルフレームワークです。