DigiRL

Treina agentes inteligentes para controlar dispositivos em ambientes do mundo real usando aprendizado por reforço autônomo.

Produto ComumProgramaçãoAprendizado por ReforçoAprendizado Autônomo

Abrir Site

DigiRL é um algoritmo inovador de aprendizado por reforço online usado para treinar agentes inteligentes capazes de controlar dispositivos em ambientes de campo. Ele resolve tarefas abertas e do mundo real do Android por meio de um modelo de avaliação de valor autônomo (VLM). As principais vantagens do DigiRL incluem a capacidade de aproveitar conjuntos de dados offline não ótimos existentes e encorajar o agente a aprender com seus próprios sucessos e erros por meio do aprendizado por reforço offline-to-online. O modelo usa uma função de valor de nível de instrução para construir implicitamente um currículo automático, priorizando as tarefas mais valiosas para o agente, e uma função de valor de nível de etapa para selecionar ações vantajosas que contribuem para o objetivo na trajetória.

Resolver tarefas abertas do Android usando um avaliador VLM autônomo
Maximizar o uso de conjuntos de dados existentes por meio de aprendizado por reforço offline
Adotar o aprendizado por reforço offline-to-online para encorajar o aprendizado autônomo do agente
Construir um currículo automático usando uma função de valor de nível de instrução
Selecionar ações vantajosas usando uma função de valor de nível de etapa
Reduzir as falhas na recuperação de erros por meio do treinamento de implantação coletada autonomamente
Apresentar menor complexidade de amostra e maior eficiência de aprendizado em comparação com os métodos existentes de clonagem comportamental

O público-alvo do DigiRL são principalmente pesquisadores e desenvolvedores nas áreas de inteligência artificial e aprendizado de máquina
especialmente aqueles que se concentram em aprendizado por reforço
agentes inteligentes autônomos e automação de controle de dispositivos. Eles podem usar o DigiRL para desenvolver sistemas inteligentes capazes de se adaptarem a ambientes em constante mudança
melhorando a eficiência e a precisão das tarefas automatizadas.

Ao procurar bons restaurantes italianos
o DigiRL pode automatizar a tarefa de busca.
Ao pesquisar o Alienware Aurora na Newegg
o DigiRL pode navegar automaticamente para a página do produto e executar a pesquisa.
Durante o treinamento

1. Acesse o site oficial do DigiRL para obter mais informações.
2. Leia o artigo e o código do DigiRL para entender seus detalhes de algoritmo e implementação.
3. Baixe e instale o ambiente de software necessário para executar o modelo DigiRL.
4. Configure o ambiente experimental de acordo com a documentação de instruções do DigiRL
incluindo o conjunto de dados e a configuração de parâmetros.

Best AI Websites & Tools

DigiRL

DigiRL Alternativas

DigiRL — Treina agentes inteligentes para controlar dispositivos em ambientes do mundo real usando aprendizado por reforço autônomo.

Steiner-32b-preview — Steiner é um modelo de raciocínio treinado em dados sintéticos, projetado para explorar vários caminhos de raciocínio e verificar autonomamente.

NotaGen — NotaGen é um modelo para geração de música simbólica, que adota o paradigma de treinamento de modelos de linguagem grande e se concentra na geração de partituras clássicas de alta qualidade.

MLGym — O MLGym é uma nova estrutura e benchmark para avançar a pesquisa de agentes de IA.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

NovaSky — NovaSky é uma plataforma de tecnologia de inteligência artificial focada em geração de código e otimização de modelos de inferência.

AlphaMaze — AlphaMaze é um modelo de linguagem decodificador focado em tarefas de raciocínio visual, projetado para superar as deficiências dos modelos de linguagem tradicionais em tarefas visuais.

HOMIEtele — HOMIE é um novo sistema de teleoperação de robôs humanoides que integra captura de movimento corporal e um framework de treinamento de aprendizado por reforço para realizar tarefas de locomoção e manipulação precisas.

DeepScaleR-1.5B-Preview — Modelo de linguagem grande otimizado por aprendizado por reforço, focado na melhoria da capacidade de resolução de problemas matemáticos.

R1-V — Melhora a capacidade de generalização de modelos de linguagem visual reforçados de baixo custo, por menos de 3 dólares.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B é um modelo de linguagem de código aberto em larga escala, com desempenho aprimorado por meio de aprendizado por reforço.

CUA — CUA é uma interface universal que permite a interação com o mundo digital por meio de uma interface gráfica.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B é um modelo de linguagem de código aberto eficiente para inferência, adequado para diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B é um modelo de raciocínio de código aberto, focado em tarefas de matemática, código e raciocínio.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho, adequado para tarefas de geração e raciocínio de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B é um modelo de geração de texto de alto desempenho, adequado para diversas tarefas de raciocínio e geração.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho, adequado para diversas tarefas de geração de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B é um grande modelo de linguagem otimizado por aprendizado por reforço, focado em raciocínio e capacidade de diálogo.

PaSa — PaSa é um agente de busca de artigos acadêmicos avançado, impulsionado por modelos de linguagem grandes, capaz de tomar decisões autônomas e obter resultados precisos.

Kimi k1.5 — O Kimi k1.5 é um modelo de linguagem multimodal expandido por meio de aprendizado por reforço, focado em aprimorar a capacidade de raciocínio e lógica.

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero é um modelo de raciocínio treinado com aprendizado por reforço em larga escala, capaz de alcançar excelente capacidade de raciocínio sem precisar de ajuste fino supervisionado.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 é um modelo de inferência de alto desempenho, que suporta múltiplas linguagens e tarefas, adequado para aplicações de pesquisa e comerciais.

RLLoggingBoard — Uma ferramenta para visualização do processo de treinamento de feedback humano de aprendizado por reforço, ajudando na compreensão e depuração profunda.

modelos-de-linguagem-grandes-autoadaptativos — Uma estrutura de modelo de linguagem grande que se adapta em tempo real a tarefas desconhecidas.

Eurus-2-7B-PRIME — Modelo de linguagem de 7B parâmetros treinado com o método PRIME, projetado para aprimorar a capacidade de raciocínio.

EurusPRM-Estágio2 — EurusPRM-Estágio2 é um modelo de aprendizado por reforço baseado em recompensas implícitas de processo, projetado para melhorar a capacidade de raciocínio de modelos gerativos.

EurusPRM-Estágio1 — EurusPRM-Estágio1 é um modelo de aprendizado por reforço baseado em recompensas implícitas de processo, projetado para melhorar a capacidade de raciocínio de modelos generativos.

PRIME-RL — O PRIME aprimora o aprendizado por reforço online por meio de recompensas implícitas, melhorando a capacidade de raciocínio de modelos de linguagem.

GLM-Zero-Preview — Modelo de raciocínio profundo da Zhipu, especializado em lógica matemática e raciocínio de código.

HuatuoGPT-o1 — Modelo de linguagem grande para raciocínio complexo na área médica