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大语言模型驱动智能体的构建应用与评估综述

LLM 自主代理人工智能大语言模型机器学习 Github 开源项目

该研究全面综述了基于大语言模型(LLM)的自主智能体，探讨了智能体的核心组件和应用领域。作为该领域首个发表的综述论文，研究分析了LLM智能体在多个学科的应用，并讨论了评估策略，为该快速发展领域的研究人员提供了宝贵见解。

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介绍相关项目

AGI-Papers - 人工智能前沿研究聚焦大语言模型和多模态系统

AGIGithub多模态大语言模型开源项目自然语言处理计算机视觉

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总

Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解

该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库

GithubLLMsNLP多模态开源项目推荐系统搜索引擎

llms_paper是一个高级学术资源库，专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用，并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记，是深入LLMs领域的理想资源。

Awesome-Code-LLM - 全面梳理了代码领域的语言模型研究，涵盖最新的论文和研究成果

Code GenerationGithubLLMLanguage Models for CodeNLPSoftware Engineering开源项目

《Awesome-Code-LLM》项目全面梳理了代码领域的语言模型研究，涵盖最新的论文和研究成果。这是一个极佳资源，旨在增强NLP与软件工程使用中语言模型的效果和效率，提供详尽的研究资源，非常适合机器学习初学者和NLP新手深入了解该领域。

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络

本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。

Awesome-Embodied-AI - 具身人工智能前沿研究资源汇总

Embodied AIGithub多智能体系统大语言模型导航开源项目机器人

本项目汇集了具身人工智能(Embodied AI)领域的精选资源，包括最新研究论文、工具及相关资料。内容涵盖语言模型驱动的智能体、机器人技术、导航等多个方向，全面追踪具身AI的研究和产业进展。为研究人员和开发者提供参考，深入探讨智能体在物理或虚拟环境中的感知、决策和行动机制。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台

AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具

LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。

MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型

GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目

MotionLLM是一个人类行为理解框架，通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略，结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据，以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具，用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能，为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。

A-Guide-to-Retrieval-Augmented-LLM - 探讨检索增强大语言模型的核心要素、工作原理及实践应用的文章

Github信息检索大语言模型开源项目检索增强LLM私有数据长尾知识

本文深入探讨检索增强大语言模型（Retrieval Augmented LLM）的核心要素、工作原理及实践应用。通过结合外部信息源，该技术显著提高了模型在处理时效性强的数据、保护私有信息及应对长尾知识挑战方面的能力。文章还评估了在实际场景中该技术的效果，提供了一个关于如何有效利用检索增强大语言模型的全面视角。

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