SoundMind
Presentamos el conjunto de datos de Razonamiento Lógico de Audio (ALR), que consta de 6,446 muestras de texto-audio anotadas, diseñadas específicamente para tareas de razonamiento complejo. Basándonos en este recurso, proponemos SoundMind, un algoritmo de aprendizaje por refuerzo (RL) basado en reglas.
Descarga y utiliza un conjunto de datos con muestras de audio y texto para entrenar modelos para tareas de razonamiento.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasPresentamos el conjunto de datos de Razonamiento Lógico de Audio (ALR), que consta de 6,446 muestras de texto-audio anotadas, diseñadas específicamente para tareas de razonamiento complejo. Basándonos en este recurso, proponemos SoundMind, un algoritmo de aprendizaje por refuerzo (RL) basado en reglas.
SoundMind tiene 1.1k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 131 veces. SoundMind está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2025. SoundMind está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: audio-language-model, audio-reasoning, dataset, reinforcement-learning.
¿Qué es SoundMind?
Presentamos el conjunto de datos de Razonamiento Lógico de Audio (ALR), que consta de 6,446 muestras de texto-audio anotadas, diseñadas específicamente para tareas de razonamiento complejo. Basándonos en este recurso, proponemos SoundMind, un algoritmo de aprendizaje por refuerzo (RL) basado en reglas.
¿SoundMind es de código abierto?
SoundMind es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿SoundMind es gratis?
Sí. SoundMind es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está SoundMind?
SoundMind está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito SoundMind?
SoundMind está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/xid32-soundmind.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.