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Auto-GPT-Benchmarks

自动化智能代理基准测试框架评估代码检索记忆和安全性能

Auto-GPT基准测试性能评估AI代理排名Github开源项目

Auto-GPT-Benchmarks 是一个自动化智能代理基准测试框架，用于客观评估代理在代码、检索、记忆和安全性方面的性能。框架提供详细评分和排名，有助于开发者优化代理性能。尽管该项目已被弃用，其功能已转移至 AutoGPT 主仓库的 benchmark 文件夹。最新测试结果显示 Beebot、mini-agi 和 Auto-GPT 表现最佳。

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Whitebox-Code-GPT是一个开放协作平台，旨在通过专家和用户的合作，加速高质量AI编程助理的开发。平台提供创建下一代编程助理的详细指导和知识文件，涵盖多个编程语言和应用场景。所有助理对ChatGPT高级用户均免费开放，并严格质量把关和定期更新，确保信息准确和最新。鼓励用户贡献新助理和改进建议。
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AutoGPTQ - 基于GPTQ算法的LLM量化与推理优化工具包
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AutoGPTQ是基于GPTQ算法的LLM量化工具包，支持多种模型类型和硬件平台的推理优化，整合Marlin与Exllama内核，提升推理速度与性能，适合在资源受限环境中部署高效的语言模型。
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Awesome-GPT-Store汇集了多领域定制GPT聊天机器人，覆盖技术支持、写作创作、编程开发、娱乐和教育等方面。该项目展示最新GPT应用，并提供创建和优化自定义GPT的指南，为AI爱好者和开发者提供丰富资源。
CodeGPT - 利用CodeGPT实现自动化Git提交消息和代码审查
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CodeGPT是基于Go语言开发的CLI工具，利用ChatGPT AI自动化生成Git提交消息和进行代码审查。支持Azure OpenAI服务、OpenAI API等多平台模型选择，同时提供可自定义的git hooks和多语言设置，是提升编程效率和智能化辅助的理想选择。
benchmarks - 主流机器学习库全面性能基准测试
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Benchmarks是GitHub上的开源项目，致力于多个主流机器学习库的性能对比。该项目涵盖CatBoost、XGBoost、LightGBM和H2O等库，对比范围包括二元分类、训练速度、模型评估、排序任务和SHAP值计算。此外还提供CPU与GPU性能对比和Kaggle竞赛数据集上的质量评估。这些全面的基准测试为机器学习从业者提供了客观的性能参考数据。
GPTSwarm - 基于图形的大型语言模型智能代理自组织框架
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GPTSwarm是一个基于图形的大型语言模型（LLM）智能代理框架，支持自定义和自动化的代理群体（swarm）自组织与自我改善功能。项目包含环境、图形、内存以及优化算法等模块化组件，实现了图形的创建、执行与优化，适用于特定领域的操作和任务。GPTSwarm支持多种本地和在线LLM后端，并曾在国际会议中获得重要认可。
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