VLM-R1

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

Produto ComumImagemModelo de Linguagem VisualAprendizado por Reforço

O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual baseado em aprendizado por reforço, focado em tarefas de compreensão visual, como a compreensão de expressões de referência (Referring Expression Comprehension, REC). O modelo, combinando os métodos R1 (Aprendizado por Reforço) e SFT (Supervised Fine-Tuning), demonstra desempenho excepcional em dados dentro e fora do domínio. As principais vantagens do VLM-R1 incluem sua estabilidade e capacidade de generalização, permitindo-lhe um desempenho excelente em diversas tarefas de linguagem visual. O modelo é construído com base no Qwen2.5-VL e utiliza tecnologias avançadas de aprendizado profundo, como o mecanismo de atenção flash (Flash Attention 2), para melhorar a eficiência computacional. O VLM-R1 visa fornecer uma solução eficiente e confiável para tarefas de linguagem visual, adequada para cenários de aplicação que exigem compreensão visual precisa.

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VLM-R1

VLM-R1 Situação do Tráfego Mais Recente

VLM-R1 Tendência de Visitas

VLM-R1 Distribuição Geográfica das Visitas

VLM-R1 Fontes de Tráfego

VLM-R1 Alternativas

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

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 é um modelo básico multimodal de ponta, focado na compreensão de imagens e vídeos.

mwp_ReFT — Framework de ajuste fino de modelos baseado em aprendizado por reforço profundo

Florence-VL — Ferramenta de aprimoramento de modelos de linguagem visual, combinando codificador visual generativo e técnica de fusão profunda e ampla.

PaliGemma 2 — O PaliGemma 2 é um poderoso modelo de linguagem visual, fácil de otimizar.

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

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

Detecção de Compatibilidade de Modelos DeepSeek — Detecta se o dispositivo pode executar modelos DeepSeek de diferentes escalas, fornecendo uma previsão de compatibilidade.

pré-treinamento recursivo — Código de pré-treinamento para modelos de linguagem recorrentes profundos em larga escala, compatível com execução em 4096 GPUs AMD.

node-DeepResearch — Realiza buscas e leituras contínuas na web até encontrar a resposta (ou exceder o orçamento de tokens).

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.

Open R1 — Este é um projeto de recriação de um modelo DeepSeek-R1 totalmente aberto, destinado a ajudar desenvolvedores a reproduzir e construir modelos baseados em R1.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B é uma estrutura auto-regressiva unificada de compreensão e geração multimodal.

Tarsier — Tarsier é um grande modelo de linguagem de vídeo lançado pela ByteDance para gerar descrições de vídeo de alta qualidade.

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

MiniMax-01 — Modelo de linguagem poderoso com 456 bilhões de parâmetros, capaz de processar contextos de até 4 milhões de tokens.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de geração de texto com 70 bilhões de parâmetros

DeepSeek-V3 — Modelo de linguagem Mixture-of-Experts com 671B de parâmetros.

DRT-o1 — Modelo de tradução de máquina de raciocínio profundo, otimizado por meio de cadeias de raciocínio longas.

CogAgent — Agente GUI baseado em um modelo de linguagem visual (VLM) de ponta a ponta de código aberto.

DeepSeek-VL2-Tiny — Modelo avançado de linguagem visual de grande porte e especialista híbrido

Qwen2-VL-2B — Modelo de linguagem visual de ponta, com suporte para compreensão multimodal e geração de texto.

LLaMA-Mesh — União de modelos de linguagem e geração de malha 3D

Demonstração MaskGCT TTS — Demonstração de texto para fala (TTS) baseada no modelo MaskGCT

mPLUG-DocOwl 1.5 — Modelo de aprendizado de estrutura unificada para compreensão de documentos sem OCR

F5-TTS — Modelo de síntese de texto para fala (TTS) de alta qualidade baseado em aprendizado profundo

ColPali — Ferramenta de recuperação de documentos eficiente com modelo de linguagem visual

Llama 3.2 3b Voice — Ferramenta de síntese de voz que utiliza o modelo Llama.