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通过蒙特卡洛树搜索实现大语言模型代码验证

该项目通过蒙特卡洛树搜索(MCTS)生成并验证代码,每步调用验证器确保正确性。支持Dafny、Coq、Lean、Scala和Rust语言,可使较弱模型与强模型竞争。项目需GPU支持,提供详细的设置和运行指南,包括交互模式和特定语言配置。

LLMUnity - 支持在 Unity 引擎中无缝集成大型语言模型,创建智能交互角色
AI角色GithubLLMUnityllama.cpp开源项目游戏开发
LLMUnity项目允许在Unity中集成大规模语言模型,创建智能交互角色,实现更沉浸的游戏体验。支持Windows、Linux、macOS和Android等操作系统,兼容所有主流LLM模型。本地快速推理,无需互联网连接,数据隐私有保障。操作简便,仅需一行代码,既适用于个人也适用于商业项目。项目基于llama.cpp和llamafile库,提供免费下载,遵循MIT开源许可证。
LightZero - 整合MCTS与深度强化学习的轻量级算法工具包
GithubLightZeroMCTS开源工具包开源项目强化学习算法基准测试
LightZero是一个开源算法工具包,整合了蒙特卡洛树搜索(MCTS)和深度强化学习(RL)。它支持AlphaZero、MuZero等多种基于MCTS的RL算法,提供详细文档和性能对比。该项目致力于标准化MCTS+RL算法,以促进相关研究和应用。LightZero的轻量级设计和易用性,有助于用户理解算法核心并进行算法间比较。
search-agents - 树搜索算法助力语言模型智能体优化网页交互决策
AI代理GithubTree SearchVisualWebArena开源项目网页环境语言模型
这个开源项目开发了一种创新的树搜索算法,提升了语言模型智能体在网页环境中的探索和规划能力。该方法在VisualWebArena和WebArena基准测试中得到验证,支持GPT-4和Llama-3等多种模型。项目提供完整文档,包括安装指南、评估流程和基线复现方法,为研究人员和开发者提供了实用工具。
awesome-LLM-game-agent-papers - 大型语言模型驱动的游戏智能体研究最新进展
GithubLLM人工智能开源项目强化学习游戏智能体自然语言处理
这个项目是关于大型语言模型(LLM)在游戏智能体研究中应用的论文集。内容涵盖文字冒险、Minecraft、社会模拟等多种游戏类型,展示LLM在游戏规划、决策和交互方面的能力。项目定期更新,为研究人员提供LLM游戏智能体领域的综合资源,助力了解该领域的前沿进展。
vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台
GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量
vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台,具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型,兼容多种硬件设备,支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具
GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目
llm-analysis 是一款为大型语言模型(LLMs),如Transformer设计的工具,用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置,可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能,以确定最优和可行的配置方案。此外,llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略,并提供多种预定义配置和命令行接口,极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成,是开发和优化LLMs的理想工具。
can-ai-code - 通过人类撰写的面试题测试AI的编程能力
AI codingDockerGithubLLMquantizationtesting suite开源项目
该项目通过人类撰写的面试题测试AI的编程能力,提供多种主流API提供商和CUDA支持的推理脚本,并在基于Docker的沙盒环境中验证Python和NodeJS代码的安全性。用户可以评估提示技巧和采样参数对大语言模型(LLM)编码性能的影响,以及量化对LLM编码性能的衰减影响。项目包括多语言测试套件和来自OpenAI的Python-only测试套件,支持对比分析,并提供了详尽的结果数据和评估脚本。
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。
tree-of-thought-llm - 大型语言模型的高效问题解决算法
GPT-4GithubMIT LicenseOpenAI APIPythonTree of Thoughts开源项目
该项目提供了《树思路:使用大型语言模型进行深思熟虑问题解决》论文的官方实现,包括代码、提示和模型输出。用户可通过配置OpenAI API密钥并安装`tree-of-thoughts-llm`包,快速开始解决如24点游戏等任务。项目详细介绍了多种实验和算法参数,支持不同任务的定制化设置,适合需要大型语言模型辅助解决复杂问题的用户。
speechless-code-mistral-7b-v1.0 - 全面支持多语言的代码生成与推理模型
GPTQGithubHuggingfacePythonSpeechlessCoder开源项目文本生成模型模型优化
该项目展示了一款专注于代码生成和推理的模型,具备提升推理和规划能力的特点。其多种量化选项支持8位以下的CPU+GPU推断,使其在多种编程语言上均表现不俗。模型经过微调,覆盖了201,981个样本的数据集,包括编码、推理和规划样本,支持Alpaca指令格式。在HumanEval基准测试中通过率达51.22%,适用于多种编程语言的验证,如Python、Java、C++等,为编程助手和代码验证提供支持。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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