OpenManus-RL是由Ulab-UIUC和MetaGPT合作领导的开源项目，旨在通过强化学习（RL）优化大型语言模型（LLM）代理的推理和决策能力。项目支持多种推理模型（如Deepseek-R1、QwQ-32B）和训练框架（SFT/PPO/DPO），提供包含50,793条轨迹的多领域数据集（操作系统、电商等），并集成Tree-of-Thoughts等高级策略。项目动态更新研究成果，鼓励社区贡献。
该项目研究揭示了o1类大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中存在的‘欠思考’现象，即模型倾向于频繁切换不同推理思路而未能深入探索有前景的路径。研究通过三个挑战性测试集（MATH500、GPQA Diamond和AIME）和两个代表性开源o1类模型（QwQ-32B-Preview和DeepSeek-R1-671B）的实验，系统分析了这一问题。研究发现错误回答比正确回答使用更多令牌且思路切换频率更高，超过70%的错误回答包含至少一个正确思路。为量化欠思考，研究引入了ξ_UT指标，并提出‘思路切换惩罚（TIP）’解码策略，通过阻止过早的思路转换来提升模型在挑战性数据集上的准确率。实验结果显示TIP策略显著提高了模型性能，且无需微调模型。
Diverse Preference Optimization (DivPO) 是一种在线优化方法，旨在解决大型语言模型（LLM）在后训练阶段普遍存在的多样性坍缩问题。通过在偏好优化过程中引入多样性考量，DivPO 能够生成更多样化的回复，同时保持生成内容的质量。该项目由 Jack Lanchantin, Angelica Chen, Shehzaad Dhuliawala, Ping Yu, Jason Weston, Sainbayar Sukhbaatar, Ilia Kulikov 在 2025 年发表，特别适用于需要多样性的创意生成任务，如故事生成和人物属性生成。
BOLT（Bootstrap Long Chain-of-Thought）是一个三阶段框架，旨在通过自举方法增强大型语言模型（LLMs）的长链思考（LongCoT）能力，无需依赖知识蒸馏或昂贵的人工标注。该框架允许LLMs分析问题、制定计划、反思并回溯，以解决复杂任务。BOLT在多样化基准测试中表现出通用性和鲁棒性，适用于信息搜索、创意写作、编码、规划和数学问题等领域。
TURN 是一种用于优化大型语言模型（LLMs）温度参数的方法，旨在提高数学问题求解和代码生成等任务的性能。它通过分析生成文本的熵拐点来自适应地选择最佳温度，无需特定验证数据，高效且有效。TURN 在多样本推理场景中表现出色，特别是在数学问题（如 MATH 数据集）和代码生成任务（如 MBPP 数据集）上。
Q-Filters 是一种无需训练的 KV 缓存压缩方法，适用于大型语言模型。它利用查询和键向量的几何特性，通过上下文无关的简单投影高效压缩 KV 缓存，无需额外训练。该方法与 FlashAttention 兼容，在长上下文任务中表现出色，实验显示在高压缩比下仍能保持良好性能，例如在针挑草堆任务中达到 99% 准确率（压缩比 32 倍），并在文本生成中比 Streaming-LLM 减少高达 65% 的生成困惑度下降。
该项目探讨了强化学习（RL）在大型语言模型微调中的价值，特别关注基于人类反馈的强化学习（RLHF）为何通常优于离线偏好微调方法。论文提出了“生成-验证差距”假说，解释RLHF通过学习一个相对简单的奖励模型，并将策略搜索空间限制在对该奖励模型最优的策略子集，从而实现更好的性能。项目包括理论分析和实验验证，并提供了贝叶斯和频率学方法的替代方案。
该项目利用2:4稀疏性模式，通过硬件加速的GPU稀疏性来优化Transformer模型的训练和推理过程。特别针对Squared-ReLU激活函数，该函数天然具有高稀疏性（84-98%），在不损失准确性的情况下，前向和后向传播中的前馈网络（FFN）计算速度提高高达1.3倍。项目通过自定义内核高效处理稀疏操作，并通过张量分割和令牌排列优化后向传播，展示了稀疏性在加速大型语言模型（LLM）中的关键潜力。
Predibase RFT 是由 Predibase 开发的强化微调平台，专注于通过强化学习优化大型语言模型（LLMs）。与传统监督式微调不同，RFT 不需要大量标注数据，而是通过奖励函数和自定义函数实现持续的强化学习。用户可以通过浏览器设置微调目标并上传数据，简化大型模型微调流程。平台支持课程学习、多 LoRA 框架和流式微批处理技术，提升训练和推理效率。此外，RFT 提供高性能无服务器部署解决方案，方便用户快速将训练好的模型部署到生产环境中。
OpenSparseLLMs/Linearization是一个将大型语言模型线性化为门控循环结构的创新项目，旨在通过线性化显著提升模型的计算效率。该项目提出了Liger框架，实现了LLMs的高效线性化，并提供了完整的训练与评估流程，助力模型优化。
Lamini-Memory-Tuning是一项针对大型语言模型幻觉抑制的创新研究。通过重新思考泛化问题，该项目提出了基于记忆专家混合体的动态事实存储与检索机制，有效减少模型在处理大规模互联网数据时的幻觉现象。这一技术不仅提高了模型的准确性，还增强了其在复杂查询和对话系统中的表现。
P2L是一个基于AI模型的竞技场系统，通过用户输入的提示生成专属排行榜，并自动选择表现最强的模型进行回复。它结合了AI路由器功能，能够根据问题将请求转发给最适合的大模型，从而提高回答的准确性和效率。P2L还支持查看模型在特定领域的表现和不擅长的领域，帮助用户优化模型性能。
ULLME是一个统一的框架，旨在通过生成增强学习优化大型语言模型的嵌入，支持双向注意力机制以及多种微调策略，帮助提升模型的性能和效果。
辅助用户测试和优化大型语言模型(LLM)的提示工具，支持多模型测试、模板保存、动态生成提示、模型配置管理及并排比较输出结果，适用于开发者、研究人员和内容创作者。
WaveCoder是一个广泛且多才的项目，专注于增强指令调优和精炼数据生成，采用经过精心调优的代码语言模型和生成器-判别器框架，从开源代码中生成高质量、非重复的指令数据，显著提升大型语言模型在与代码相关任务中的表现和泛化能力。
汇总人工反馈强化学习（RLHF）算法的资料库，旨在整理RLHF相关论文和博客，帮助理解如何通过人工反馈优化大型语言模型
VPTQ是一种针对大型语言模型的极低比特向量后训练量化方法，旨在通过量化技术提高模型的计算效率和存储效率，同时保持模型性能。该项目适用于各种大型语言模型的优化，能够显著减少模型的内存占用和计算资源需求。
哈佛大学出品的新论文，旨在提升LLM在TrucefulQA数据集上的正确率。该项目通过改进模型的输出和修正机制，使得大型语言模型在处理特定数据集时表现更佳。
lite_llama是一个轻量级推理框架，旨在优化大型语言模型的性能，提供高达3.4倍的推理加速，支持最新的模型和流式输出功能，基于Triton实现，适用于各种需要高效推理的应用场景。
mcts-llm是一个集成了蒙特卡洛树搜索（MCTS）和提示工程技术的轻量级项目，旨在提高大型语言模型（LLMs）的性能。该项目通过结合MCTS算法与大型语言模型，优化提示工程，来提升模型的响应质量。其轻量级的设计使得该项目易于集成和使用，并且支持多种语言模型，适用于各种自然语言处理任务。
Ctrl-G是一个为大型语言模型提供适应性逻辑控制的项目，旨在优化模型的输出，使其更符合用户的交互需求。该项目通过引入逻辑控制机制，提升模型的响应准确性和合理性。
