Time-R1

用三阶段强化学习,让大模型真正理解时间、预测未来。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 2 🐛 待处理 1 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 72
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源框架与数据集,Apache-2.0许可,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

Time-R1 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队ulab-uiuc
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源框架与数据集,Apache-2.0许可,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型large-language-models,reinforcement-learning,temporal-reasoning
GitHub 星标★ 72
上线时间2025-05-15 00:00:00
代码更新2025-06-11
仓库体积188.4 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

Time-R1 是一个旨在赋予大语言模型(LLM)全面时间推理能力的开源框架和资源集合。它解决的是当前 LLM 在处理时间相关任务(如时间理解、事件预测、创意时间生成)时能力不足的问题。项目提出了一种新颖的三阶段强化学习(RL)课程,通过循序渐进的方式训练模型掌握时间推理技能。同时,项目提供了 Time-Bench 基准数据集和预训练模型,方便研究者和开发者直接使用、评估和微调。核心能力包括:基于 RL 的时间推理训练流程、专门的评估基准、以及可复现的预训练模型。项目处于早期阶段,但为时间推理这一垂直领域提供了完整的工具链。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 72

核心亮点

  • 首创三阶段 RL 课程,系统化提升时间推理能力,而非单一技巧
  • 附带 Time-Bench 基准数据集,可量化评估模型时间推理水平
  • 提供预训练模型,开箱即用,降低二次开发门槛

不足之处

  • 项目处于早期,星标仅71,社区生态和文档尚待完善
  • 未提供详细训练配置和硬件要求,复现门槛未知

适用场景

  • 需要 LLM 进行时间敏感问答或事件排序的智能助手
  • 基于历史数据预测未来趋势的金融或商业分析工具
  • 创意写作中需要生成时间线或情节发展的辅助系统

替代项目

TimeLLM、TempReason、TimeBERT

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