AGIEval

全面评估AI模型人类认知能力的基准测试

AGIEval 基准测试基础模型人工智能评估自然语言处理 Github 开源项目

AGIEval是一个评估AI基础模型人类认知能力的综合基准。它包含20个源自高标准入学和资格考试的任务，涉及多个领域。AGIEval提供完整数据集、基线系统评估和详细评估方法，是衡量AI模型综合能力的权威工具。最新版本支持多语言评估，并设有完整排行榜，为研究人员提供了全面的AI模型能力评估平台。

evaluate - 多框架兼容的机器学习评估工具库

EvaluateGithub开源项目指标机器学习模型比较评估

evaluate是一个开源的机器学习评估工具库，支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等多种框架。它提供了数十种涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域的常用评估指标。用户可以使用evaluate进行模型评估、性能对比和结果报告。该库还支持创建新的评估模块并推送至Hugging Face Hub，便于比较不同指标的输出。evaluate的其他特点包括类型检查、指标卡片和社区指标功能，为研究人员和开发者提供了全面的模型评估支持。

EvaluationPapers4ChatGPT - ChatGPT等大型语言模型评估资源库

ChatGPTGithub大语言模型开源项目性能测试自然语言理解评估

EvaluationPapers4ChatGPT项目是一个综合性资源库，专注于评估ChatGPT等大型语言模型的性能。该项目汇集了丰富的数据集、评估论文和检测工具，涵盖自然语言理解、伦理偏见、长文本摘要和推理能力等多个领域。研究人员可借此深入分析ChatGPT的能力范围及其在不同任务中的表现。项目不断更新，反映了语言模型评估领域的最新发展动态。

instruct-eval - 指令调优的大型语言模型的评估和比较

AlpacaFlan-T5GithubIMPACTInstructEvalLLM开源项目

InstructEval项目专注于全面评估和比较指令调优的大型语言模型（如Flan-T5和Alpaca），并提供简便的基准测试库和排行榜。该项目支持多种模型和任务，使研究者能够轻松直观地在学术基准（如MMLU和BBH）上比较模型表现。此外，InstructEval发布了用于评估LLM写作能力的IMPACT数据集和安全评估基准Red-Eval，为用户提供多样的测试工具和资源。

awesome-artificial-general-intelligence - 人工通用智能领域优质资源汇总

AGIGithub人工通用智能开源项目强人工智能机器智能认知系统

本项目收录人工通用智能(AGI)领域的精选资源,涵盖入门介绍、学术论文、书籍、课程、视频及重要机构等。内容全面系统,包括AGI基本概念、研究进展、伦理问题等多方面,为研究人员、开发者和AI爱好者提供深入了解AGI的参考指南。

LLM-eval-survey - 汇集了涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源

ChatGPTGithub大型语言模型开源项目自然语言处理论文评估

作为一个独立资源，LLM-eval-survey汇集了关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源。涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域，旨在提升对这些先进模型的理解和应用。项目通过多维度的评估方法，助力研究人员和开发者深入探索LLMs的潜力与挑战，推动人工智能技术进步。还定期更新最新研究论文和实用资源，为学术和工业界提供重要信息与工具。

Awesome-AGI - 跨领域通用人工智能资源、框架与应用全指南

AGIGithub人工智能多智能体框架开源项目自动化智能体

Awesome-AGI提供全面的通用人工智能（AGI）框架、软件和资源，专为研究人员和开发者设计。支持医疗、金融、交通及教育行业的技术创新，内容涵盖AGI定义、关键研究、最新论文和在线试用等，助力用户深入理解并应用AGI技术。

L3AGI - AI助手协作平台，提升团队效率

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L3AGI是一个开源工具，用于设计、管理和执行自主AI助手及其团队，实现AI助手间的高效协作处理复杂任务。该平台支持多种数据源和集成功能，包括VectorDB与LlamaIndex，并提供专用工具包。其用户界面友好且结合强大API确保平稳集成。加入社区，获取最新功能及持续支持，体验现代化AI团队协作解决方案。

AgentGym - 多环境下的广泛能力AI智能体进化平台

AgentGymGithub人工智能基准套件开源项目自我进化方法高质量轨迹集

AgentGym是一个框架，通过多种交互环境和统一任务格式，协助科研人员评估和开发具备广泛能力的语言模型智能体。平台支持实时反馈和并发操作，包含14种环境，如网页导航、文字游戏和家务任务。核心组成包括高质量的轨迹集AgentTraj和基准测试套件AgentEval，并提出了智能体自我进化方法AgentEvol。实验结果显示，进化后的智能体可与当前最先进的模型媲美。

MixEval - 动态更新的大语言模型评测基准

GithubLLM评估MixEval动态评估基准测试开源项目模型排名

MixEval是一个动态更新的大语言模型评测基准，结合现有基准和真实用户查询构建而成。该基准在保持高准确度的同时，实现了快速、低成本和可重复的评测。MixEval提供更全面、公平的查询分布，并通过定期更新机制避免数据污染。作为一个高效可靠的评测工具，MixEval适用于各类大语言模型研究和应用场景。

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。

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