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GitHub 热门项目:R1-V

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GitHub项目:R1-V 仓库地址:https://github。com/StarsfieldAI/R1-V Stars:4057 | 作者:StarsfieldAI 项目描述:Witness the aha moment of VLM with less than $3。

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2026-05-24 1 阅读 约6分钟阅读 GitHub Trending
GitHub 项目:R1-V 仓库地址:https://github.com/StarsfieldAI/R1-V 星级:4057 | 作者:StarsfieldAI 项目描述:用不到 3 美元见证 VLM 的顿悟时刻。 =================================================== 自述文件内容: # R1-V:用不到 3 美元增强视觉语言模型的超泛化能力 新闻:我们发布了新的 VLM-RL 环境、训练代码库和研究论文 [G1: Bootstrapping Perception and Reasoning Abilities of Vision-Language Model via Reinforcement Learning](https://github.com/chenllliang/G1),请查看! ![图片](https://github.com/user-attachments/assets/c52a448f-d666-4ca6-958b-86267d56de0e) GitHub 版本

> ### R1-V 路线图 > 我们正在VLM 中构建RLVR 的通用框架。我们相信**战壕**和**长期主义**的力量。 > > 我们的兴趣:通用视觉-语言智能和视觉/GUI 代理 > > 我们的目标:? 算法增强 ⚡ 效率优化 ? 任务多样性 ? 有影响力的开源研究。 > > 欢迎提出想法和贡献。敬请关注! **博客:** [? 视觉语言模型中的 RLVR:发现、问题和方向](https://deepagent.notion.site/rlvr-in-vlms) **资源:** [? R1V 训练数据集:CLEVR-70k-Counting](https://huggingface.co/datasets/leonardPKU/clevr_cogen_a_train) [? R1V 训练数据集:CLEVR-70k-Complex](https://huggingface.co/datasets/MMInstruction/Clevr_CoGenT_TrainA_70K_Complex) [? R1V 训练数据集:GEOQA-8k](https://huggingface.co/datasets/leonardPKU/GEOQA_R1V_Train_8K) [? R1-蒸馏视觉推理数据集](https://huggingface.co/datasets/MMInstruction/Clevr_CoGenT_TrainA_R1) **R1-V 团队:** [陈亮](https://github.com/chenllliang) · [李雷](https://lilei-nlp.github.io) · [赵浩哲](https://haozhezhao.github.io/) · [宋一帆](https://github.com/Yifan-Song793) · [Vinci](https://github.com/0xvincii) · [子豪月](https://yuezih.github.io/) **贡献者**: --- ### 更新 - 2025-02-27:vLLM 训练器现在支持 Qwen2.5-VL,请参阅 `./src/scripts/run_grpo_vllm_qwen25vl.sh` 获取脚本和环境更新。 - 2025-02-21:我们写了一篇[博客文章](https://deepagent.notion.site/rlvr-in-vlms)总结了我们视觉RLVR实验中的主要发现和问题,请查看! - 2025-02-12:我们修复了批量解码错误。原来的 RL 训练脚本现在速度提高了 3 倍。 - 2025-02-12:R1-V 现在支持 vLLM 来加速训练(使用前`pip install vllm==0.7.2`)和 SFT。 - 2025-02-11:R1-V 现在支持 Qwen2.5-VL 和 [GEOQA](https://arxiv.org/abs/2312.11370) 任务。 - 2025-02-06:我们上传评估脚本并完善自述文件。我们正在撰写一篇博客文章,总结统计数据、调查结果和尚未探索的问题。 - 2025-02-03:我们上传训练代码库。 - 2025-02-03:我们使用一些特殊技巧策划并上传一些经过验证的 Deepseek-R1 视觉推理痕迹(请参阅“R1-V/src/distill_r1/”)。当前的