Video-R1项目提出了一种创新的基于规则的强化学习（RL）方法，专门用于视频推理任务。该方法采用了GRPO（Generalized Reinforcement Learning with Policy Optimization）的时间变体，并引入了新的数据集来支持训练和评估。这一技术突破使得模型能够在相对有限的硬件资源下高效训练，仅需4块H20或5块A100 GPU即可完成训练过程。Video-R1的推出为视频理解领域提供了新的解决方案，其高效的训练方式和创新的方法论有望推动视频推理技术的发展，并在自动驾驶、视频监控、人机交互等领域产生广泛影响。该项目已在GitHub上开源，为研究社区提供了宝贵的资源和工具。