Video-R1开源项目 – 视频理解领域的多模态大模型

Gemini是谷歌最大的AI模型，旨在通过加速人类进步和改善生活给人类和社会带来巨大利益。它在多个领先基准上表现出色，支持不同尺寸的优化：Ultra、Pro和Nano。Gemini从零开始构建为多模态，能够理解、操作和结合文本、代码、音频、图像和视频等不同类型的信息。

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。

MM-RLHF 是一个多模态大语言模型对齐项目，旨在通过高质量指令数据和先进算法，提升模型在图像、视频理解和安全任务中的表现。该项目提供了20k高质量指令数据，覆盖多种任务，并提出全新的MM-DPO算法，显著提升模型性能。此外，项目还包含80k对比对，为强化学习训练提供强大支持。

OmAgent是一个多模态智能体系统，专注于利用多模态大语言模型能力以及其他多模态算法来处理各种多模态任务。

该项目演示了如何利用大模型进行蒸馏来构建小模型，从而在某些领域实现比大型模型更强的推理效果。

Merlin是一种由和支持的新型MLLM，展示了增强的视觉理解、未来推理和多图像输入分析能力。研究人员提议将未来建模引入多模态LLM（MLLMs）中，以提高对基本原则和主体意图的理解。他们利用了现有学习范式启发的预见性预训练（FPT）和预见性指令调优（FIT）技术。

为了提高LLM的演绎推理能力并确保推理过程的可信度，我们提出了一种基于自然语言的循序渐进的推理验证过程，并使用自然程序格式。

Raspberry是一个旨在为微调具有推理能力的LLM创建开源玩具数据集的项目，特色在于通过合成复杂用户查询和自我批评数据来提升模型的推理能力。

Thinking Claude旨在通过思考协议和浏览器插件提升Claude模型的深度思考能力，从而提高其交互质量，使其在回应前进行全面的思考和推理。

用于零-shot智能手机GUI导航的多模态大模型，成功地利用多模态大模型在智能手机上执行，展示出在理解和执行iOS屏幕指令方面的高准确性。

Qwen2-VL是由Qwen团队和阿里云开发的多模态大语言模型系列，能够处理时长超过20分钟的视频，同时在文档理解方面表现出显著优势。该模型支持多模态输入，能够处理视频和文本数据，适用于多种应用场景。

首次在事件级问答推理任务中探索了的可能性，在（Structural Causal Model, SCM）的视角下，创新性地引入了因果干预机制，以增强事件级问答推理模型的鲁棒性和可信性。

Qwen2-VL微调工具：用于微调开源多模态大模型Qwen2-VL，支持单GPU和多GPU训练，提供简易上手的微调脚本和数据，旨在帮助开发者快速进行模型微调或再训练

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。

rStar-Math 系统采用了蒙特卡洛树搜索（MCTS）的方法，结合了基于 SLM 的数学策略模型和过程奖励模型（PPM），旨在提升数学问题的求解能力和深度思考能力。