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ARC-AGI

抽象推理基准测试 评估通用人工智能

ARC-AGI人工智能数据集测试界面任务解决Github开源项目

ARC-AGI是一个评估人工通用智能抽象推理能力的基准测试项目。它提供800个任务，分为训练和评估两部分，每个任务包含输入/输出网格对。测试者需分析示例并推断正确的输出网格。项目配备浏览器界面，方便人类尝试解决任务。ARC-AGI不仅衡量AI系统，也适用于评估人类的通用流体智力，为AGI研究提供了重要参考。

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介绍相关项目
Arize AI - 全面AI模型观测与评估平台 提升开发效率
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Arize AI平台专注AI观测和LLM评估，为AI工程师提供全面开发部署方案。主要功能包括性能跟踪、数据集管理、提示词优化、自动化监控和智能搜索，有效提升模型速度和AI结果。作为云原生平台，支持灵活部署并符合安全合规标准，助力用户高效追踪、评估和迭代AI模型，快速发现并解决问题。
MathVista - 视觉数学推理评估基准
GithubMathVista多模态模型大语言模型开源项目数学推理视觉理解
MathVista是一个评估AI模型视觉数学推理能力的基准测试。该数据集包含6,141个样本，涵盖31个多模态数据集。任务要求模型具备深度视觉理解和复合推理能力,对当前顶尖AI模型构成挑战。MathVista为研究人员提供了一个衡量AI模型在视觉数学任务中表现的标准化工具。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
rci-agent - 智能代理利用语言模型解决计算机任务
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RCI Agent是一个基于预训练语言模型的智能代理，专门用于执行MiniWoB++基准测试中的计算机任务。该项目采用RCI提示方案优化输出，在样本效率方面表现出色。相比其他模型，RCI Agent使用更少的样本即可达到仅次于CC-Net的性能。这一研究成果展示了大型语言模型在解决通用计算机任务中的潜力，为克服专家演示获取和奖励函数定义等挑战提供了新思路。
crewAI - 提升AI代理合作效率的前沿框架
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crewAI是一款尖端的框架，专为编排角色扮演的自治AI代理而设计。通过促进协同智能，crewAI赋能代理以无缝协作，共同应对复杂任务。该平台支持自定义代理角色、目标和工具，提供灵活的任务管理，并支持顺序和分层处理流程。适用于构建智能助手平台、自动化客户服务团队或多代理研究团队。
You Rate AI - 真实用户体验驱动的AI服务评估系统
AI工具AI评分AnthropicGoogleOpenAI语言模型
本平台专注于从真实用户体验出发评估人工智能服务，摒弃学术论文和基准测试的局限。该评估系统提供涵盖写作、角色扮演、编码、逻辑和知识等方面的综合评分，使用户能直观比较各种AI服务性能。评分数据定期更新，确保提供最新、最实用的AI性能比较信息，助力用户做出明智选择。作为用户导向评估的领先平台，我们致力于为AI爱好者和专业人士提供可靠的AI服务参考。
AITreasureBox - 开源的人工智能项目集合
AI TreasureBoxAI工具GitHubGithub开源项目教程
AITreasureBox是一个开源的人工智能项目集合，囊括了实用的AI仓库、工具、网站、论文及教程。该项目不仅提供实时更新和自动重排序功能确保资源的最新与高质，还构建了一个便捷的平台，帮助用户探索和使用这些资源，从而推动AI技术的学习与应用。
AIgrind - 综合性AI和机器学习编程训练平台
AIAI工具专家指导机器学习编程练习面试准备
提供全面的AI和机器学习编程训练。平台特色包括广泛的编码和理论问题练习、行业专家指导、面试准备、定期竞赛和双语支持。强大的测试环境、实时反馈和性能分析助力用户提升技能，为AI领域发展奠定基础。
GoAmzAI - 私有化AIGC平台
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GoAmzAI是一款私有化AIGC平台，适用于个人、团队和企业。平台支持快速部署、低内存运行和高并发处理，具备强大的在线配置框架。兼容多种设备访问，提供ChatGPT、语音识别、内容审核、AI绘画和视频等丰富的AI功能，支持多种对话和绘画模型。完整的用户系统、支付系统、第三方登录和推广模块，为用户带来全面的AI应用体验。
MultiHop-RAG - 评估跨文档RAG能力的多跳查询数据集
GithubMultiHop-RAG元数据开源项目检索增强生成跨文档评估问答数据集
MultiHop-RAG是一个评估检索增强生成(RAG)系统跨文档能力的问答数据集。它包含2556个多跳查询，每个查询的证据分布在2至4个文档中，并考虑文档元数据，模拟真实RAG应用中的复杂场景。该项目提供检索和问答示例以及评估脚本，帮助研究人员和开发者改进RAG系统的多文档推理能力。
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