Octopus

Herramienta de programación visual basada en retroalimentación ambiental

Producto ComúnProgramaciónProgramación visual con lenguajeRetroalimentación ambiental

Octopus es una herramienta de programación visual basada en retroalimentación ambiental que analiza de manera eficiente los objetivos visuales y de texto de las tareas de un agente, crea secuencias de acciones complejas y genera código ejecutable. El diseño de Octopus permite que el agente maneje una amplia gama de tareas, desde quehaceres cotidianos en simuladores hasta interacciones complejas en videojuegos complejos. Octopus utiliza GPT-4 para controlar al agente explorador que genera datos de entrenamiento, es decir, planos de acción y código ejecutable correspondiente, entrenándose en nuestro entorno experimental OctoVerse. También recopilamos retroalimentación para permitir un esquema de entrenamiento mejorado de aprendizaje por refuerzo con retroalimentación ambiental (RLEF). A través de una serie de experimentos, hemos aclarado las funciones de Octopus y presentamos resultados convincentes; el RLEF propuesto demuestra la mejora en la toma de decisiones del agente. Al publicar nuestro código, simulador y conjunto de datos, esperamos inspirar más innovación y fomentar la colaboración en la comunidad de IA experiencial.

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Octopus Alternativas

Octopus — Herramienta de programación visual basada en retroalimentación ambiental

RL4VLM — Agente inteligente de toma de decisiones mediante el ajuste fino de un gran modelo de lenguaje visual mediante aprendizaje por refuerzo.

RLLoggingBoard — Una herramienta para visualizar el proceso de entrenamiento de retroalimentación humana de aprendizaje por refuerzo (RLHF), que ayuda a comprender y depurar en profundidad.

JaxMARL — JaxMARL: Biblioteca de aprendizaje por refuerzo multiagente

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

d1 — Utilizar el aprendizaje por refuerzo para mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje extenso de difusión.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

Unitree RL GYM — Plataforma robótica Unitree para aprendizaje por refuerzo

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

agibot_x1_train — Robot humanoide modular para entrenamiento de aprendizaje por refuerzo

Entorno de Programación con IA — Plataforma de programación con inteligencia artificial

Asistente de Retroalimentación — Herramienta de retroalimentación de diseño impulsada por IA, que mejora la eficiencia del diseño en Figma.

Search-R1 — Un marco de aprendizaje por refuerzo eficiente para entrenar modelos de lenguaje que realizan razonamiento y llaman a motores de búsqueda.

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

SERL — SERL es un kit de software de aprendizaje por refuerzo robótico eficiente.

PRIME-RL — PRIME mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje mediante el refuerzo del aprendizaje por refuerzo implícito.

Loro — Marco de aprendizaje por refuerzo multiobjetivo para la generación de imágenes a partir de texto

Kimi k1.5 — Kimi k1.5 es un modelo de lenguaje multimodal ampliado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en mejorar la capacidad de razonamiento y lógica.

AlphaMaze — AlphaMaze es un modelo de lenguaje decodificador centrado en tareas de razonamiento visual, diseñado para superar las deficiencias de los modelos de lenguaje tradicionales en tareas visuales.

Kit de Retroalimentación — Herramienta de retroalimentación inteligente, ideal para emprendedores independientes, profesionales independientes y creadores.

Tülu 3 405B — Tülu 3 405B es un modelo de lenguaje abierto de gran escala, cuyo rendimiento se ha mejorado mediante aprendizaje por refuerzo.

SWE-RL — Mejora la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje grande en la evolución de software de código abierto mediante el aprendizaje por refuerzo

DigiRL — Entrena agentes de control de dispositivos en entornos reales utilizando aprendizaje por refuerzo autónomo.

ID-Aligner — Un marco de aprendizaje por refuerzo para mejorar la generación de imágenes a partir de texto con preservación de identidad.

Light-R1-14B-DS — Un modelo matemático de código abierto con 14 mil millones de parámetros, entrenado mediante aprendizaje por refuerzo, con un rendimiento excelente.

Modelo de Pensamiento Visual Kimi k1 — Modelo de pensamiento visual basado en aprendizaje por refuerzo, líder en el sector de pruebas de ciencias.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B es un modelo de lenguaje grande optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en la capacidad de razonamiento y diálogo.

UniSim — Simulador interactivo de aprendizaje para el mundo real

DeepSeek-R1-Zero — DeepSeek-R1-Zero es un modelo de inferencia entrenado con aprendizaje por refuerzo a gran escala que ofrece una capacidad de razonamiento excepcional sin necesidad de ajuste fino supervisado.

Planificación del Lenguaje de Video — Planificación visual de tareas complejas a largo plazo

Octopus

Octopus Situación del tráfico más reciente

Octopus Tendencia de visitas

Octopus Distribución geográfica de las visitas

Octopus Fuentes de tráfico

Octopus Alternativas

Octopus — Herramienta de programación visual basada en retroalimentación ambiental

RL4VLM — Agente inteligente de toma de decisiones mediante el ajuste fino de un gran modelo de lenguaje visual mediante aprendizaje por refuerzo.

RLLoggingBoard — Una herramienta para visualizar el proceso de entrenamiento de retroalimentación humana de aprendizaje por refuerzo (RLHF), que ayuda a comprender y depurar en profundidad.

JaxMARL — JaxMARL: Biblioteca de aprendizaje por refuerzo multiagente

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

d1 — Utilizar el aprendizaje por refuerzo para mejorar la capacidad de razonamiento de los modelos de lenguaje extenso de difusión.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

Unitree RL GYM — Plataforma robótica Unitree para aprendizaje por refuerzo

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

agibot_x1_train — Robot humanoide modular para entrenamiento de aprendizaje por refuerzo

Entorno de Programación con IA — Plataforma de programación con inteligencia artificial

Asistente de Retroalimentación — Herramienta de retroalimentación de diseño impulsada por IA, que mejora la eficiencia del diseño en Figma.

Search-R1 — Un marco de aprendizaje por refuerzo eficiente para entrenar modelos de lenguaje que realizan razonamiento y llaman a motores de búsqueda.

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