本文公布了 2025 年 9 月“RWKV 2025 生态内容征集大赛”的投稿作品及评审结果。活动收到 1 篇高质量论文、1 篇教程和 3 个应用。论文类获奖作品为 REB-former: RWKV-enhanced E-branchformer for Speech Recognition，教程类获奖作品为 RWKV EXPLAINER，应用类获奖作品为 rwkv-agent-kit 和 rwkv-tts-rs。所有投稿作品均获得评审意见，可根据意见优化作品后再次投稿。

📄 REB-former: RWKV-enhanced E-branchformer for Speech Recognition 是一篇高质量的论文，提出了基于 RWKV 增强的 E-Branchformer 模型，用于自动语音识别 (ASR)，在 LibriSpeech 100h 数据集上实现了先进的性能，显著降低了词错误率。

🎓 RWKV EXPLAINER 是一个教程，对 RWKV 的运算过程进行了精美的可视化，帮助用户深入理解 RWKV 架构。

🤖 rwkv-agent-kit 是一个高性能的智能体开发工具包，基于 RWKV 大语言模型，提供多智能体系统、记忆管理、向量检索和工具集成等功能，专为构建智能对话系统和 AI 应用而设计。

🗣️ rwkv-tts-rs 是一个使用 Rust 构建的高性能语音合成实现，基于 RWKV 语言模型，单文件部署，内嵌 Web UI 界面，可以进行高效 TTS 生成，支持语音克隆、定制语音属性和多语言。

⚙️ RWKV DeepEmbed mmap 高效推理方案实现了一种针对 RWKV 模型中 DeepEmbed 部分的高效加载和推理方案，通过将 DeepEmbed 权重预处理成二进制文件，并利用内存映射（mmap）和异步加载技术，显著降低了模型加载时的内存峰值和IO开销，优化了推理性能。

原创 manjuan 2025-10-17 20:51 广东

2025 年 9 月，活动共收到 RWKV 生态作品投稿 1 篇高质量论文、一篇教程和 3 个应用。

本文将公布 2025 年 9 月的活动投稿作品及评审结果。

大家好，我们在 2024 年底推出了 “RWKV 2025 生态内容征集大赛”，公开征集 RWKV 相关的作品，包括但不限于 RWKV 相关的论文、讲解 RWKV 的教程，以及基于 RWKV 的应用等。

2025 年 9 月，活动共收到 RWKV 生态作品投稿 1 篇高质量论文、1 篇教程和 3 个应用。

本文将公布 2025 年 9 月的活动投稿作品及评审结果。

评审结果

评审结果省流版

作品名称

作品分类

投稿人

初评奖项

REB-former: RWKV-enhanced E-branchformer for Speech Recognition

论文

asdwsm

银奖

RWKV EXPLAINER

教程

wd

银奖

rwkv-agent-kit

应用

顾真牛

铁奖

rwkv-tts-rs

应用

顾真牛

铁奖

RWKV DeepEmbed mmap 高效推理方案

应用

Beortust

参与奖

💡Tips下面是“RWKV 2025 生态内容征集大赛” 9 月投稿获奖的作品介绍。

论文类

REB-former: RWKV-enhanced E-branchformer for Speech Recognition

投稿链接：https://www.isca-archive.org/interspeech_2025/song25b_interspeech.pdf

投稿人：asdwsm

获奖类型：银奖

项目介绍：本文提出了 REB-former，一种基于 RWKV 增强的 E-Branchformer 模型，用于自动语音识别 (ASR)。该模型交错结合了 E-Branchformer 和 RWKV 层，并引入 GroupBiRWKV 模块克服 RWKV 的单向性，旨在降低计算复杂度并提升语音建模能力。REB-former 在 LibriSpeech 100h 数据集上实现了先进的性能，显著降低了词错误率。

教程类

RWKV EXPLAINER

投稿链接：https://playaswd.github.io/rwkv-explainer/

投稿人：wd

获奖类型：银奖

项目介绍：RWKV 架构的在线解释器，对 RWKV 的运算过程进行了精美的可视化，帮助用户深入理解 RWKV 架构。

应用类

rwkv-agent-kit

投稿链接：https://github.com/Ai00-X/rwkv-agent-kit

投稿人：顾真牛

获奖类型：铁奖

项目介绍：一个高性能的智能体开发工具包，基于RWKV大语言模型，提供多智能体系统、记忆管理、向量检索和工具集成等功能。专为构建智能对话系统和AI应用而设计。

rwkv-tts-rs

投稿链接：https://github.com/cgisky1980/rwkv-tts-rs

投稿人：顾真牛

获奖类型：铁奖

项目介绍：一个使用 Rust 构建的高性能语音合成实现，基于 RWKV 语言模型，单文件部署，内嵌 Web UI 界面，可以进行高效 TTS 生成，支持语音克隆、定制语音属性和多语言。

RWKV DeepEmbed mmap 高效推理方案

投稿链接：https://github.com/Beortext/RWKV-DeepEmbed-mmap

投稿人：Beortust

获奖类型：参与奖

项目介绍：实现了一种针对 RWKV 模型中 DeepEmbed 部分的高效加载和推理方案。通过将 DeepEmbed 权重预处理成二进制文件，并利用内存映射（mmap）和异步加载技术，显著降低了模型加载时的内存峰值和IO开销，优化了推理性能。

奖品/奖金发放规则

实物奖品（RWKV 周边等）以顺丰快递方式发出

奖金以转账或第三方线上平台等方式发放

同一投稿作品有多位作者的情况下，由作品投稿人领取奖金，团队内部自行协商分配奖金

二次投稿与奖项升级

所有投稿作品均会获得评审意见。请根据评审意见优化你的作品，然后可再次投稿以升级奖项。

奖项成功升级时，我们将补发前后两个奖金的差价。例如投稿作品从铁奖（888元）升级到银奖（2888元），则补发 2888-888=2000 元奖金。

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附活动海报，欢迎各位转发！

2025-04-02-haibao* 本活动最终解释权归元始智能所有。