Verifier Engineering
Verifier Engineering是一种创新的后训练方法，通过搜索、验证和反馈三个阶段优化基础模型性能。它采用目标条件马尔可夫决策过程（GC-MDP），结合线性与树搜索算法，对模型输出进行动态调整。其验证器分类涵盖多种形式和粒度，并支持基于训练和推理的反馈方式。这项技术已在自然语言处理、代码生成、教育和内容安全等领域展现广泛潜力，成为提升模型鲁棒性和智能化水平的重要工具。
模型
Ingredients
Ingredients是一款基于多身份图像与视频扩散Transformer的视频生成框架，支持多身份特征的高效整合与动态分配。其核心模块包括面部提取器、多尺度投影器和ID路由器，能够保持身份一致性并生成高质量视频内容。无需额外训练即可实现个性化视频制作，适用于娱乐、广告、教育等多个领域。
Reverb ASR
Reverb ASR是一款基于深度学习的开源自动语音识别与说话人分离工具，采用20万小时高质量英语语音数据训练，具备高精度语音转录能力，支持逐字稿控制及多种解码模式。其显著特点是擅长处理长时间语音内容，并在长篇幅识别任务中超越其他开源模型。Reverb ASR适用于播客、会议记录、法庭记录等多个应用场景，为用户提供灵活且高效的语音转文字解决方案。
