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LLM_MultiAgents_Survey_Papers

解析LLM多智能体系统的架构与应用研究

本文综述了基于大型语言模型(LLM)的多智能体系统的最新研究成果,涉及智能体框架、编排与效率、问题解决、世界模拟及数据集与基准等五个主要领域。通过分类总结和实际案例分析,为学术研究者和行业从业者提供详尽指导。

llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架
API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目
LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架,支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置,它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行,兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成,大大简化了LLM的应用开发过程,使其强大功能更易于开发者使用。
LLM-Reading-List - 大语言模型技术与优化方法的综合阅读列表
GithubLLMTransformer开源项目模型压缩深度学习自然语言处理
该项目收集了大语言模型(LLM)领域的重要论文,主要聚焦推理和模型压缩技术。涵盖Transformer架构、基础模型、位置编码等多个关键领域的研究成果。为LLM技术发展和优化方法的研究提供了全面的参考资料。
MultiModal_BigModels_Survey - 大规模多模态预训练模型综合调研
Github人工智能多模态预训练模型大规模模型开源项目深度学习综述
这个项目提供了大规模多模态预训练模型的全面调研。内容包括发展历程、关键技术、代表性模型和应用场景。调研分析了模型架构、预训练策略和下游任务等研究热点,并探讨了未来方向。这份资料可为多模态人工智能研究和开发提供参考。
Awesome-LLM - 全面汇总大型语言模型研究进展与资源
ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目深度学习自然语言处理
Awesome-LLM项目汇集了大型语言模型(LLM)领域的核心资源,包括关键论文、开源模型、训练框架及应用案例。该项目系统梳理了从GPT到当前最新LLM的技术演进,为研究者和开发者提供全面的学习参考。项目内容涵盖LLM历史发展、前沿突破及实践应用,是了解和探索LLM技术的重要资料库。
agentUniverse - 基于大语言模型的多代理框架,简化企业协作
GithubagentUniverse协作模式多智能体开源项目领域专业知识高效解决方案
agentUniverse是一款灵活且易扩展的多代理框架,通过专用组件解决多领域问题,帮助开发者和企业构建高级协作代理。其独特的PEER模式和DOE模式,有效分解复杂任务,提升了数据密集型和高计算精度任务的执行效果。agentUniverse支持快速部署和代理构建,并已在多种行业中验证,未来将持续扩展新模式,增强领域知识集成与专业化定制。
LLM-VM - 集成最新LLM和工具的开源AGI服务器
Anarchy LabsGithubLLM-VM人工智能开源开源项目模型优化
Anarchy LLM-VM是一款优化的开源AGI服务器,集成最新LLM和工具,提供高效推理和任务优化。支持本地运行,降低成本并提供灵活性。项目特色包括持久状态记忆、实时数据增强、负载均衡、API端点和Web操作界面,适用于各种架构,致力于透明高效的AGI开发。
awesome-llm-role-playing-with-persona - 大型语言模型角色扮演资源与学术论文目录
GithubLarge Language ModelsPersona个性化对话系统开源项目角色扮演
本项目专注于角色扮演语言模型,涵盖虚构角色、名人和历史人物的角色扮演。尽管项目涉及多代理系统和长上下文模型等研究,无法确保包含这些领域的所有论文。最近的更新包括重新组织资源库、关注角色扮演代理以及发布关于个性化角色扮演语言代理的综述论文。
agent-search - 提升搜索代理与本地搜索能力的先进框架
AgentSearchGithubLLM技术信息检索定制搜索开源项目搜索引擎
AgentSearch是一个创新框架,通过结合多家提供商的LLM技术与搜索引擎,增强搜索代理性能。支持搜索结果总结、查询生成与深度检索,还能部署个性化本地搜索解决方案,提供多样的API接入选项。
MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型
GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目
MotionLLM是一个人类行为理解框架,通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略,结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据,以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具,用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能,为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。
Awesome-Code-LLM - 全面梳理了代码领域的语言模型研究,涵盖最新的论文和研究成果
Code GenerationGithubLLMLanguage Models for CodeNLPSoftware Engineering开源项目
《Awesome-Code-LLM》项目全面梳理了代码领域的语言模型研究,涵盖最新的论文和研究成果。这是一个极佳资源,旨在增强NLP与软件工程使用中语言模型的效果和效率,提供详尽的研究资源,非常适合机器学习初学者和NLP新手深入了解该领域。
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