Awesome-Process-Reward-Models

一站式索引过程奖励模型论文与代码,快速上手推理监督

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 评测安全 🍴 复刻 7 👀 关注 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 183
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费资源合集

项目预览

Awesome-Process-Reward-Models 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队RyanLiu112
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费资源合集
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
技术栈/模型large-language-model,o1,process-reward-model,r1
GitHub 星标★ 183
上线时间2025-02-24 00:00:00
代码更新2026-10-09
仓库体积45 KB
本站数据更新2026-11-04
维护状态较活跃
收录时间2026-09-15
浏览次数1

项目介绍

Awesome-Process-Reward-Models 是一个面向大语言模型推理过程奖励模型(Process Reward Model, PRM)的资源合集,系统整理了该方向的论文、开源代码、数据集、评测基准与训练方法。它解决的核心问题是:随着 o1、R1 等强调长链推理的模型兴起,仅对最终答案打分的奖励模型已不足以指导逐步推理,研究者需要一份集中索引来快速定位过程级监督的工作。项目按主题归类,覆盖 PRM 的构建方式(人工标注、蒙特卡洛估计、自动生成)、与强化学习/搜索结合的应用,以及数学、代码等推理任务的评测资源,帮助算法工程师和研究者减少检索成本,快速对比不同技术路线并复现实验。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-15 · 当前星标 ★ 183

技术标签

核心亮点

  • 按主题系统归类 PRM 相关论文、代码、数据集与评测基准,检索效率高
  • 紧跟 o1、R1 等推理模型热点,覆盖过程级监督这一前沿细分方向
  • 作为资源合集维护成本低,便于持续补充新工作,适合作为入门索引

不足之处

  • 本质是链接合集,缺少对各类方法的横向对比与选型建议
  • 项目早期星标较少,内容更新频率与社区活跃度有待观察

适用场景

  • 研究过程奖励模型时快速查找相关论文与开源实现
  • 为长链推理模型设计逐步监督训练方案时调研技术路线
  • 撰写 PRM 相关综述或课程材料时收集参考资料

替代项目

Awesome-LLM-Reasoning、Awesome-Reward-Model

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