使用场景

研究人员可以使用 AlphaMaze 来探索语言模型在空间推理任务中的表现和改进方向。

开发者可以将该模型集成到自己的项目中，为应用添加迷宫解决或路径规划功能。

教育机构可以利用该模型进行教学实验，帮助学生理解语言模型的工作原理和应用场景。

产品特色

通过文本描述的迷宫任务训练模型的视觉推理能力

支持多种训练方法，包括监督式微调（SFT）和基于奖励的策略优化（GRPO）

提供开源模型和数据集，便于研究和复现

支持本地运行，方便开发者进行定制化开发

能够处理复杂的迷宫结构并规划最优路径

支持多种硬件配置，适应不同的计算需求

通过文本生成的方式输出迷宫解决方案，无需图像生成

使用教程

1. 访问 Hugging Face 页面，下载 AlphaMaze-v0.2-1.5B 模型。

2. 安装必要的依赖库，如 transformers 和 torch。

3. 使用提供的代码示例加载模型和 tokenizer。

4. 准备文本格式的迷宫任务输入，按照模型要求的格式描述迷宫结构。

5. 调用模型生成解决方案，输出迷宫的解决路径。

6. 根据需要对模型进行微调或优化，以适应特定的迷宫任务。

7. 在本地环境中运行模型，测试其性能和准确性。

8. 将模型集成到更大的项目中，或用于研究和教学目的。