MM-RLHF开源项目 – 多模态大语言模型对齐新突破

Diffbot LLM Inference Server 是一个智能推理服务器，通过实时知识图谱和外部工具来提升语言模型的准确性和实用性，具备多种先进功能，能够处理和理解文本、图像及代码，提供高效的信息提取和检索服务。

Ferret是来自苹果的新型多模态大型语言模型，擅长图像理解和语言处理，尤其在理解空间参考方面展现了显著的优势。

MiniGPT4-Video是一个专为视频理解而设计的多模态大模型，能够同时处理时态视觉数据和文本数据，善于理解视频的复杂性，适用于多种视频内容的分析和处理任务。

Video-R1是一个为视频理解任务带来超强推理能力的多模态大模型。它首次在视频理解领域实现了准确率和推理长度的双重提升，使用7B参数模型，训练900步仅需10小时。通过强推理数据集的助力，Video-R1能够涌现出深度思考能力，为视频理解任务提供了强大的支持。

FiT3D项目旨在通过3D感知的微调技术来增强2D特征表示，提升图像理解和识别的能力。该项目结合了深度学习和计算机视觉的前沿技术，致力于在多种视觉任务中实现更高的性能。

ChatGLM-6B是一个支持图像理解的多模态对话语言模型，旨在提供更好的中英文对话体验。它通过增强的英文指令微调数据，解决英文回答中夹杂中文词语的问题，提升了用户的交互体验。

一个专注于挖掘多模态视觉语言模型潜力的开源项目，支持从2B到34B不同规模的密集和MoE大型语言模型，具备图像理解、推理和生成的能力。

SlowFast-LLaVA是苹果开源的一个用于视频理解和推理的免训练多模态大型语言模型。该模型无需任何数据微调即可直接应用于视频理解任务，并且在多种视频问答任务和基准测试中表现优秀，可媲美或优于最先进的视频LLMs。它适用于多种多模态任务，如视频问答、视频生成、视频分类等，是视频理解和推理任务的强基线模型。

Unified Video Action Model 是一个专注于视频与动作建模的项目，旨在帮助机器人理解视频内容并预测后续动作。通过两阶段的训练方法，先进行视频生成，再进行动作预测，从而实现更优的效果。该项目支持多种模拟与真实机器人任务，涵盖了PushT、Libero10等数据集，并提供了Colab笔记本，方便用户快速上手体验。

Ray是一个由UC Berkeley开源的分布式计算框架，专注于简化大规模机器学习模型的训练与部署。它提供灵活的任务调度和资源管理，支持高效的资源利用和成本节约，让开发者能轻松扩展计算能力，处理复杂模型训练任务。Ray还具备弹性伸缩、异构调度和容错机制等特点，确保计算稳定性和效率。

R1-Onevision是一款开源的多模态大语言模型，具备深度推理能力，尤其在视觉推理任务中表现卓越。它在数学、科学、图像理解和逻辑推理等多个领域表现出色，并在多项推理基准测试上超越了Qwen2.5-VL-7B和GPT-4V模型。该模型能够处理复杂的图像和文本数据，解决深层次的视觉推理问题，提供7B模型权重，推理性能卓越。

Qwen-VL是一个支持多种模态输入的高性能项目，旨在提供图像理解和生成能力，并具备灵活的API接口，适合多种应用场景。

LLaVA-CoT是第一个能够进行自发、系统推理的视觉语言模型，类似于GPT-01，具有强大的多模式处理能力。该模型通过11B参数的强大架构，支持复杂的视觉语言任务，并在多模式基准测试中表现优于多个现有模型。

BLIP是一个强大的模型，能够根据输入的图片生成相应的文字描述，并且可以回答一些与图片内容相关的简单问题。

AceCoder项目旨在通过自动化流程大规模生成高质量、可验证的代码训练数据，从而提升代码生成模型的性能。