Tencent
$3.5
入力トークン/百万
$7
出力トークン/百万
4
コンテキスト長
gaotang
RM-R1は推論報酬モデル（ReasRM）のためのトレーニングフレームワークで、評価基準や推論軌跡を生成して候補回答を評価し、説明可能な評価を提供します。
RM-R1は推論報酬モデル(ReasRM)のためのトレーニングフレームワークで、評価基準や推論軌跡を生成して候補回答を評価し、解釈可能な評価を提供します。
RM - R1は推論報酬モデルのトレーニングフレームワークで、構造化された評価基準または推論軌跡を生成することで、2つの候補回答を評価し、説明可能な理由を提供します。
RM-R1は推論報酬モデル（ReasRM）のためのトレーニングフレームワークで、評価基準や推論軌跡を生成して候補回答を評価します。従来の報酬モデルと比べて精度と説明可能性が大幅に向上しています。
RM-R1は推論報酬モデル（ReasRM）のためのトレーニングフレームワークで、評価基準や推論軌跡を生成して候補回答を判断し、説明可能な評価を提供します。
RM-R1は推論軌跡生成を通じて報酬モデリングを行うフレームワークで、従来の方法と比べて精度と説明可能性が大幅に向上
AMap座標変換と場所検索のMCPサービス
Transformers英語%20--%3e%3cdefs%3e%3cstyle%3e%20.st0%20{%20fill:%20%23061b40;%20}%20.st1%20{%20fill:%20%23306af1;%20}%20.st2%20{%20fill:%20%235ce5cf;%20}%20%3c/style%3e%3c/defs%3e%3cg%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M55,10.5h9v3h-9v9h12V7.5h-12v3ZM64,19.5h-6v-3h6v3Z'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='69%2016.5%2078%2016.5%2078%2019.5%2069%2019.5%2069%2022.5%2081%2022.5%2081%2013.5%2072%2013.5%2072%2010.5%2081%2010.5%2081%207.5%2069%207.5%2069%2016.5'/%3e%3cpolygon%20class='st0'%20points='95%2010.5%2095%207.5%2083%207.5%2083%2022.5%2095%2022.5%2095%2019.5%2086%2019.5%2086%2016.5%2095%2016.5%2095%2013.5%2086%2013.5%2086%2010.5%2095%2010.5'/%3e%3cpath%20class='st0'%20d='M40,1.5v21h11.6l1.4-1.4v-7.6h0c0,0-1.4-1.5-1.4-1.5l1.4-1.4V2.9l-1.4-1.4h-11.6ZM50,19.5h-7v-6h7v6ZM50,10.5h-7v-6h7v6Z'/%3e%3c/g%3e%3cpath%20class='st1'%20d='M23.1,24L14.7,4.8l-4.9,11.2h3.8l-1.8,4H3.3L12.1,0H2C.9,0,0,.9,0,2v20c0,1.1.9,2,2,2h21.1Z'/%3e%3cpath%20class='st2'%20d='M34,0h-16.8l10.6,24h6.2c1.1,0,2-.9,2-2V2C36,.9,35.1,0,34,0ZM32.5,20h-4V4h4v16Z'/%3e%3c/svg%3e)
