Instruct2Act

利用大语言模型实现多模态指令向机器人操作的映射

Instruct2Act 多模态指令机器人操控大型语言模型零样本方法 Github 开源项目

Instruct2Act是一种创新框架，通过大语言模型将多模态指令转化为机器人操作。该框架生成Python程序，有效结合感知、规划和动作环节，将复杂指令转化为精准策略代码。在不同场景尤其是桌面操作领域，框架的零样本方法表现优异，超越了许多现有的学习策略。

instruction-datasets - 大语言模型指令微调数据集汇总

GithubInstruction TuningNLP多语言大语言模型开源项目数据集

该项目整理了大语言模型指令微调所需的多种数据集，包括金标准、银标准/LM生成和偏好数据集。内容涵盖多语言和多模态任务，提供指令-响应对和人类偏好评分等资源。这些数据集有助于提升模型的指令跟随、对话和任务执行能力，为NLP研究和开发提供重要参考。

Mantis - 基于LLaMA-3的先进多图像理解AI模型

GithubLLaMA-3Mantis人工智能多图像指令调优大型多模态模型开源项目

Mantis是基于LLaMA-3的大型多模态模型,专注于多图像视觉语言任务。通过在Mantis-Instruct数据集上进行36小时的指令微调,该模型在5个多图像基准测试中实现了领先性能。Mantis能处理交错的文本和图像输入,有效应对复杂多图像任务,同时保持出色的单图像处理能力。项目开源了代码、模型和演示,为AI研究和开发提供了强大的多图像处理工具。

ControlLLM - 通过图搜索增强大语言模型工具使用能力实现复杂任务解决

ControlLLMGithub任务分解图搜索多模态工具大语言模型开源项目

ControlLLM框架通过图搜索方法提升大语言模型的多模态工具使用能力。其核心包括任务分解器、基于图的思维范式和执行引擎，有效解决复杂任务。该框架在图像、音频和视频处理等领域展现出高准确性和效率，为大语言模型应用开辟新途径。

octo - 基于transformer的通用机器人控制策略

AI模型GithubOcto开源项目微调机器人政策预训练模型

Octo是一个基于transformer的扩散策略模型，通过80万条多样化机器人轨迹数据训练而成。该模型支持多个RGB相机输入，可控制各种机器人手臂，并接受语言命令或目标图像指令。其模块化注意力结构使其能高效迁移至新的传感器输入、动作空间和形态。项目提供预训练模型、微调脚本和评估示例，便于研究人员进行深入开发和应用。

ReAct - 语言模型中的ReAct协同方法

GPT-3GithubICLROpenAI APIPaLMReAct开源项目

介绍ReAct项目，通过比较GPT-3和PaLM在不同任务中的表现，探讨语言模型中的推理与行动协同方法。内容涵盖API设置、实验运行及结果分析，适用于HotpotQA、FEVER、AlfWorld和WebShop等任务。

instructor - 管理大型语言模型结构化输出的Python库

APIGithubLLMsPydanticPython库instructor开源项目

Instructor是一个优化的Python库，专为简化和增强大型语言模型（LLMs）的结构化输出设计。它提供了一系列强大的功能，如自动验证、重试机制和流式处理。支持多种主流模型，是提升LLM工作流效率的理想选择。

AgentTuning - 提升大语言模型的多任务代理能力

AI代理AgentTuningGithubLLM开源项目机器学习自然语言处理

AgentTuning项目通过多种代理任务的交互数据微调大语言模型,增强其通用代理能力。实验表明,经过AgentTuning的模型在新的代理任务中展现出良好的泛化能力,同时保持了强大的语言处理能力。项目开源的AgentInstruct数据集和AgentLM模型为相关研究提供了重要参考。

Awesome-LLM-Robotics - 机器人和人工智能融合的前沿研究资源汇编

Github人工智能大语言模型开源项目推理机器人规划

该资源列表汇编了大型语言模型和多模态模型在机器人和强化学习领域的最新研究成果。内容涵盖推理、规划、操作、指令和导航等方面，并包括相关模拟框架。这一综合性参考资料有助于研究人员和开发者探索人工智能与机器人技术的融合前沿。

tidybot - 运用大语言模型实现个性化智能清理

GithubTidyBot大语言模型开源项目机器人助手物体识别用户偏好学习

TidyBot项目利用大语言模型的少样本总结能力，开发了个性化家庭清理机器人。系统结合语言规划和感知，从少量示例快速学习用户偏好并应用于新场景。在基准测试中，TidyBot对未见物品达91.2%准确率，实际测试中成功放置85.0%物品。这为机器人个性化物理协助提供了新思路。

Mistral-7B-Instruct-v0.3 - Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的指令微调与功能调用概述

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3Open LLM Leaderboard功能调用开源项目文本生成模型模型微调

Mistral-7B-Instruct-v0.3模型经过指令微调，支持32768词汇和v3 Tokenizer，并具备功能调用能力。在多个评测如AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag中展示良好表现。该模型支持多种使用方式，包括简单安装、下载指南及在Hugging Face上的文本生成，利用CLI命令与模型对话，或调用自定义功能。尽管缺乏内容审查机制，Mistral团队正与社区合作，以确保输出适合多种环境。

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