GenRL开源项目 – 多模态基础世界模型

知识增强规划系统，旨在为基于LLM的智能Agent提供支持，通过创建广泛的行动知识库，将特定任务相关的行动规划知识整合起来，并将这些知识转化为文本，使模型能够深入理解和利用这些知识来生成行动轨迹。

一个开源项目，旨在实现 OpenAI O1 模型系列的简化版本，专注于通过链式思维和强化学习解决算术问题。该项目结合了最新的技术，使得用户能够更加高效地解决算术问题，并且通过强化学习不断提升模型的表现。

gym-aloha是一个专为ALOHA环境设计的Gymnasium工具包，旨在提高机器人学习和训练的效率和趣味性。它提供了丰富的功能，支持多种任务模式和观测数据，特别适合基于强化学习的机器人训练。

deductive-reasoning 是一种通过强化学习训练高级演绎推理模型的方法。该方法利用开源权重的语言模型，使其能够执行复杂的逻辑推理任务，并且在成本效率上具有显著优势。仅需16个训练样本即可实现显著性能提升，训练成本低，性价比高。

JAX是由Google开发的开源数值计算库，专为研究者和开发者设计，结合了数值计算和机器学习。它支持自动微分与硬件加速，在Transformer模型训练中性能较PyTorch提升30%，广泛应用于AlphaFold等前沿研究。JAX通过XLA编译器优化计算图，支持并行计算和动态控制流，使代码既高效又灵活。

CivRealm是一个基于开源游戏Freeciv-web的学习和推理环境，提供了基于强化学习和语言模型的决策智能体接口，以及训练和评估工具和基线模型，旨在成为复杂环境中学习和推理代理的测试平台。

RLAIF通过人工智能反馈扩展人类反馈的强化学习，表明可以在不依赖人类注释者的情况下产生与RLHF相当的改进。

这是一个专注于通过强化学习（RL）提升大语言模型（LLM）推理能力的资源库。它旨在帮助研究人员和开发者快速掌握RL与LLM结合的最新进展，并提供解决如何通过RL提升LLM推理能力的实用资源。资源库汇集了最新的相关论文、幻灯片和开源项目，涵盖多种RL方法和LLM推理优化技巧，同时提供丰富的学习资源和实践案例，助力学习者和实践者深入理解并应用RL与LLM的结合。

TinyZero是一个以不到30美元的成本，利用veRL强化学习训练框架，在qwen2.5模型基础上进行训练的项目，能够复现DeepSeek R1论文中的'Aha moment'，并提供完整实验日志和开源代码，方便复现和学习。

PDFChat Now Turbocharged! 是由GPT-4驱动的AI助手，能够与PDF文件进行对话。它配备强大的OCR功能，能够从复杂的PDF中提取数据，支持同时处理多个文档，并提供严格的问答模式以减少幻觉，此外还有ASK AI模式，允许用户执行任务和检索信息。该工具可以处理超过1000页的大型PDF，并在几分钟内进行总结，支持90多种语言。

rs是一个基于JAX的随机搜索实现，专为运动任务设计，能够高效地利用MuJoCo XLA (MJX)进行训练，支持多种运动环境，便于研究和实验。

研究团队从学习搜索算法中得到启示，利用文本生成的关键特性，应用了强化学习和引导反馈。该算法在IMDB正面评论和文本生成任务上超越了默认的PPO基线，证实了与指导型语言大模型交互的优势。

K-Scale Sim是一个简单高效的库，专为在MJX和MuJoCo中训练仿人类运动而设计，支持强化学习代理的训练和评估，提供快速原型设计、环境规范和超参数调整功能，同时通过Weights & Biases跟踪和记录训练结果。

这是一个综合性列表，涵盖使用大型语言/多模态模型在机器人和强化学习领域的论文，包含论文、代码及相关网站。

该项目专注于利用上下文感知分词来构建高效的世界模型，旨在提升智能体的学习与表现。