Home Progetti OpenThinkIMG
OpenThinkIMG
Jupyter Notebook

OpenThinkIMG

OpenThinkIMG è un framework open-source end-to-end che consente ai LVLM di pensare con le immagini.

di zhaochen0110 · GitHub
Stelle
Fork
Creato
Ultimo commit
Categoria
grpolvlmreinforcement-learningJupyter Notebook
Visualizza su GitHub
In parole semplici

Abilita l'AI a comprendere e interagire con le immagini in modo più simile agli esseri umani.

Mantieni questo progetto?

Rivendica la sua pagina: indicizzata qualunque sia il rango, tradotta in sei lingue e arricchita con le tue parole.

Rivendica questa pagina →
OpenThinkIMG — GitHub preview card
📈 Storia delle stelle
398397
2026-07-202026-08-31
📈 Segui OpenThinkIMG

Ricevi un avviso via email alla prossima release o quando decolla — non perderti nulla.

Gratis · senza carta · disdici quando vuoi
Ricevi avvisi via email →
📄 Informazioni

OpenThinkIMG è un framework open-source end-to-end che consente ai LVLM di pensare con le immagini.

OpenThinkIMG ha 397 stelle su GitHub. È stato forkato 12 volte. OpenThinkIMG è scritto principalmente in Jupyter Notebook. È in sviluppo attivo dal 2024. I suoi temi principali sono: grpo, lvlm, reinforcement-learning, vision-tool.

Frequently asked questions

Che cos'è OpenThinkIMG?

OpenThinkIMG è un framework open-source end-to-end che consente ai LVLM di pensare con le immagini.

OpenThinkIMG è open source?

OpenThinkIMG è un progetto open source.

OpenThinkIMG è gratuito?

Sì. OpenThinkIMG è gratuito e open source: puoi usarlo, modificarlo e ospitarlo autonomamente.

In quale linguaggio è scritto OpenThinkIMG?

OpenThinkIMG è scritto principalmente in Jupyter Notebook.

🏅 Manutentore di questo progetto?
olud.ai badge — OpenThinkIMG

Aggiungi questo badge live al tuo README — le tue stelle GitHub e il ranking della directory, aggiornati quotidianamente.

[![olud.ai](https://olud.ai/badge.php?tool=zhaochen0110-openthinkimg)](https://olud.ai/project/zhaochen0110-openthinkimg.html)
Altre opzioni di badge →
🧬 Condivide il DNA con🧬 Vedi la mappa del DNA →

Misurato dai topic GitHub comuni a entrambi i progetti, ponderati per la loro rarita.