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 — Herramienta de programación visual basada en retroalimentación ambiental

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

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

Mixun T1 — El primer modelo de inferencia Mamba híbrido a gran escala de la industria, con una potente capacidad de inferencia.

Hun Yuan T1 — Modelo de inferencia profunda líder en la industria, optimizado para las preferencias humanas.

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.

Light-R1 — Light-R1 es un proyecto de código abierto centrado en el razonamiento de cadenas largas (Long COT), que proporciona un método de entrenamiento desde cero mediante SFT, DPO y RL.

R1-Omni — R1-Omni es un modelo de reconocimiento de emociones multimodal que combina el aprendizaje por refuerzo, y se centra en mejorar la interpretabilidad del reconocimiento de emociones multimodales.

Steiner-32b-preview — Steiner es un modelo de razonamiento entrenado con datos sintéticos, diseñado para explorar múltiples rutas de razonamiento y verificarlas de forma autónoma.

NotaGen — NotaGen es un modelo para la generación de música simbólica, que adopta el paradigma de entrenamiento de modelos de lenguaje grande y se centra en la generación de partituras de música clásica de alta calidad.

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

MLGym — MLGym es un nuevo marco y punto de referencia para avanzar en la investigación de agentes de IA.

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

NovaSky — NovaSky es una plataforma de tecnología de inteligencia artificial centrada en la generación de código y la optimización de modelos de inferencia.

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.

HOMIEtele — HOMIE es un nuevo sistema de teleoperación de robots humanoides que integra la captura de movimiento corporal y un marco de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo para lograr tareas de marcha y manipulación precisas.

DeepScaleR-1.5B-Preview — Un gran modelo lingüístico optimizado mediante aprendizaje por refuerzo, centrado en mejorar la capacidad de resolución de problemas matemáticos.

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

CUA — CUA es una interfaz universal que permite la interacción con el mundo digital a través de una interfaz gráfica.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B es un modelo de lenguaje de código abierto de alta eficiencia de inferencia, adecuado para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B es un modelo de inferencia de código abierto, especializado en tareas de matemáticas, programación y razonamiento.

DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento, adecuado para tareas de generación y razonamiento de texto.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B es un modelo de generación de texto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de inferencia y generación.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B — DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es un modelo de lenguaje abierto de alto rendimiento, adecuado para diversas tareas de generación de texto.

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.

PaSa — PaSa es un agente de búsqueda de artículos académicos avanzado impulsado por modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), capaz de tomar decisiones autónomas y obtener resultados precisos.

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.

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.

DeepSeek-R1 — DeepSeek-R1 es un modelo de inferencia de alto rendimiento que admite múltiples idiomas y tareas, adecuado para aplicaciones de investigación y comerciales.

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.