Eureka

Algoritmo de diseño de recompensas de nivel humano, implementado mediante la codificación de modelos lingüísticos grandes.

Producto ComúnProgramaciónDiseño de recompensasAprendizaje por refuerzo

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Eureka es un algoritmo de diseño de recompensas de nivel humano implementado mediante la codificación de modelos lingüísticos grandes. Aprovecha la capacidad de generación de muestras cero, codificación y mejora contextual de modelos lingüísticos de vanguardia (como GPT-4) para optimizar evolutivamente el código de recompensas. Las recompensas generadas se pueden utilizar para adquirir habilidades complejas mediante aprendizaje por refuerzo. Las funciones de recompensa generadas por Eureka superan a las diseñadas por expertos humanos en 29 entornos de aprendizaje por refuerzo de código abierto, incluyendo 10 morfologías robóticas diferentes. Eureka también puede mejorar flexiblemente las funciones de recompensa para aumentar la calidad y seguridad de las recompensas generadas. Combinado con el aprendizaje por currículo, utilizando funciones de recompensa de Eureka, demostramos por primera vez que una mano Shadow simulada puede dominar la habilidad de hacer girar un bolígrafo, manipulándolo hábilmente y a alta velocidad en un círculo.

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Eureka — Algoritmo de diseño de recompensas de nivel humano, implementado mediante la codificación de modelos lingüísticos grandes.

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xLAM — Investigación de agentes inteligentes basada en modelos lingüísticos de gran tamaño

agentUniverse — Framework de desarrollo de aplicaciones multiagente basado en modelos lingüísticos de gran tamaño.

BiTA — Método de ajuste bidireccional para modelos lingüísticos grandes

Ajuste Fino Especializado para Expertos — Herramienta profesional para el ajuste fino personalizado de modelos lingüísticos de gran tamaño

MoMA — Herramienta de generación de imágenes personalizada basada en modelos lingüísticos de gran tamaño.

Diseño de Elementos — Recursos de diseño generados por Inteligencia Artificial, con actualizaciones semanales.

DiffusionRL — Aprendizaje por refuerzo a gran escala para modelos de difusión

Seed-ASR — Tecnología de reconocimiento de voz basada en modelos lingüísticos de gran tamaño.

DCLM — Marco integral para la construcción y el entrenamiento de modelos lingüísticos de gran tamaño

JaxMARL — JaxMARL: Biblioteca de aprendizaje por refuerzo multiagente

PresentationGen — Aplicación web SpringBoot que genera archivos PPT utilizando modelos lingüísticos de gran tamaño.

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FACTS Grounding — Benchmark de última generación para evaluar la veracidad de los modelos lingüísticos de gran tamaño.

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SLM_Survey — Investigación, medición y análisis de modelos lingüísticos pequeños

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DCLM-baseline — Conjunto de datos de referencia para modelos lingüísticos de alto rendimiento

RoleLLM — Marco de juego de roles para modelos lingüísticos grandes

DISEÑO ROAST — Revisión de diseños impulsada por IA, obtén retroalimentación de diseño gratuita.

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DIAMOND — Agente de aprendizaje por refuerzo entrenado en un modelo de mundo de difusión.

mwp_ReFT — Marco de ajuste fino de modelos basado en el aprendizaje por refuerzo profundo

Búfer de Pensamientos — Mejora la precisión y eficiencia de la inferencia de los modelos lingüísticos grandes

llm-colosseum — Evalúa modelos lingüísticos grandes mediante combates de Street Fighter 3

Omost — Convierte la capacidad de codificación de los grandes modelos lingüísticos en capacidad de generación de imágenes.

agibot_x1_train — Robot humanoide modular para entrenamiento de aprendizaje por refuerzo

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