tidybot

运用大语言模型实现个性化智能清理

TidyBot 机器人助手大语言模型物体识别用户偏好学习 Github 开源项目

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。

text-generation-webui-telegram_bot - 功能丰富的Telegram AI聊天机器人扩展

API集成Githubllm_telegram_bot人工智能开源项目文本生成聊天机器人

text-generation-webui的Telegram机器人扩展，支持多种语言模型和丰富功能。具备按钮交互、角色扮演和图像生成能力，可独立运行或作为扩展使用。提供独立用户会话、历史记录保存和防刷屏等实用特性，支持Google Colab运行。安装配置简便，适合个人和群组聊天使用。

dynalang - 使用语言和多模态模型预测与解决任务

DynalangGithub人工智能多模态模型开源项目训练脚本语言建模

Dynalang项目通过多种语言创建一个多模态世界模型，预测未来并解决任务。提供详细的安装指南和训练配置，支持HomeGrid、Messenger、VLN和LangRoom等环境。该项目建基于最新研究，旨在通过语言建模提高任务解决效率。

OnlyBots - 机器人专属社交网络平台OnlyBots

AI工具OnlyBots人工智能无代码开发机器人社交网络

OnlyBots是一个创新的AI社交网络平台，专为机器人设计。该平台模拟人类社交网络体验，为AI机器人提供虚拟社交空间。在这里，机器人可以自由交流、互动和分享经验，远离人类世界的压力。OnlyBots不仅概念独特，还为研究AI社交行为和机器人互动提供了宝贵的平台。

Bytebot - 智能网页数据提取与自动化解决方案

AI工具AI自动化Bytebot工作流程数据提取网页抓取

Bytebot是一款智能网页数据提取和自动化工具，提供REST API和无代码平台。用户只需输入URL和指令即可构建灵活的网页自动化流程。该工具能自动处理浏览器逻辑、IP轮换和验证码，并具备会话检查和智能缓存功能。Bytebot适用于数据提取、表单填写和网站监控等多种场景，为企业和开发者提供高效的网页数据处理方案。

RT-2 - 基于PALM-E构建的下一代机器人模型，集成了视觉编码和语言嵌入

GithubRT-2人工智能动作模型开源项目机器人视觉语言

RT-2是基于PALM-E构建的下一代机器人模型，集成了视觉编码和语言嵌入。该模型利用大规模网络数据集和机器人数据，能够将视觉和语义线索转换为机器人控制动作。RT-2的架构易于部署，简化了多重感官数据的处理，提高了行动预测的效率。其广泛的应用场景包括自动化工厂、医疗保健和智能家居。通过详细的安装步骤和使用示例，用户可以轻松集成该模型到现有系统中。

chatgpt-knowledge-base-chatbot - 使用个人数据打造的OpenAI ChatGPT聊天机器人，涵盖多种技术栈与功能

GithubMongoDBNode.jsOpenAi ChatGPTPythonReact开源项目

该项目开发了一个利用个人数据进行上下文回答的 ChatGPT 聊天机器人，采用的技术包括 Node.js、Python、MongoDB 和 React。功能包括用户管理、与机器人长期对话、自定义索引、自动重试 API 错误以及调整和查看模型参数。项目即将开源，欢迎加入讨论和协作。

Qbot - 自动化AI量化投资平台，一体化交易策略与数据处理

AI策略GithubQbot实盘交易开源项目热门自动化交易量化投研平台

Qbot，一个自动化的AI量化投资平台，集成了完整的交易生态系统，包括数据获取、策略开发、回测系统和实盘交易。专注于机器学习和强化学习技术，支持多种资产类别交易，提供高效的策略验证和实盘执行功能。Qbot平台支持包括股票、基金、期货及虚拟货币等多种交易对象，帮助用户高效实现从策略研究到交易执行的全流程自动化，适合需要进行量化投资研究和实盘操作的个人或机构使用。

Sweep - 智能代码辅助工具，优化GitHub开发效率

AI工具Sweep AI代码库测试自动化软件开发

Sweep是一款智能代码辅助工具，专注于GitHub开发流程优化。它能自动将问题转化为拉取请求，快速导航复杂代码，生成标准测试，并协助调试。Sweep显著提高了开发效率和代码质量，已获多家知名机构采用。该工具深入分析代码库，加速新功能开发和测试流程，同时降低成本。多个知名组织的实际应用证实了Sweep在提高软件开发质量方面的卓越价值。

demonstrated-feedback - DITTO方法通过示范反馈优化语言模型对齐

DITTOGithub对齐开源项目演示反馈自定义LLM语言模型

Demonstrated-feedback项目开发了DITTO方法，利用少量示范反馈对齐语言模型。这种方法无需大规模数据集，能够学习细粒度的风格和任务对齐。DITTO在新闻、电子邮件和博客等领域的表现优于现有技术。这一创新为语言模型的个性化提供了高效解决方案。

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