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AGI-survey

人工通用智能研究前沿及未来发展路线图概览

AGI-survey项目系统梳理了人工通用智能(AGI)研究的前沿进展。项目覆盖AGI内部机制、接口设计、系统实现、对齐问题及发展路线等核心领域,汇总分析了大量相关论文。内容涉及AGI的感知、推理、记忆能力,及其与数字世界、物理世界和其他智能体的交互。此外,项目还探讨了AGI的评估方法和伦理考量,为AGI的发展提供全面参考。

ai-game-devtools - AI游戏开发工具的最新动向和详情
AI Game DevToolsAgentGPTCodeGithubLLMUnity开源项目
关注最新的AI游戏开发工具,如大型语言模型(LLM)、自主Agent、代码生成、写作助手、图片生成、纹理处理、着色器、3D模型、动画、视频、音频、音乐、歌声和数据分析。项目包括AgentGPT、AICommand、Auto-GPT、BabyAGI、ChatGPT-API-unity等。支持Unity和Unreal Engine的专用集成工具,还提供多种开源项目和学术研究链接,帮助开发者高效创建和优化AI驱动的游戏内容。
ParlAI - 全面的开源对话研究与开发平台
GithubParlAI人工智能对话研究开源项目机器学习自然语言处理
ParlAI是一个综合性的对话研究和开发平台。该框架集成了100多个对话数据集,涵盖开放域聊天、任务导向对话及视觉问答等多个领域。ParlAI提供了丰富的参考模型和预训练模型,支持与众包平台和即时通讯应用的集成,并具备创建自定义智能体和多任务训练的功能。其多模态支持为研究人员提供了便利的对话系统研究环境。
LLM4IR-Survey - 大语言模型在信息检索领域的应用研究综述
GithubLLM信息检索开源项目查询重写检索器重排序
LLM4IR-Survey项目汇集了大语言模型在信息检索领域应用的相关研究论文。项目涵盖查询重写、检索、重排序、阅读理解和搜索代理等方向,全面展示大语言模型在信息检索各环节的应用。 该资源持续更新,反映最新研究进展和创新应用,为该领域的研究人员和从业者提供重要参考。
LLMBook-zh.github.io - 大语言模型技术的发展与前景
ChatGPTGithubOpenAI人工智能大语言模型开源项目预训练语言模型
本书全面介绍了大语言模型技术,包括基础原理、关键技术和应用前景。通过深入研究,大模型的发展历程得到探索,其中包含OpenAI的GPT系列模型和训练细节。本书适合具有深度学习基础的高年级本科生和低年级研究生,为科研人员提供指导,推动人工智能技术的进步。
MMMU - 多学科多模态理解与推理基准评估专家级AGI
GPT-4V(ision)GithubMMMU专家AGI基准测试多模态理解开源项目
MMMU是一个新型基准测试,设计用于评估多模态模型在多学科任务中的表现,特别是需要大学水平的学科知识和深思熟虑的推理能力。该基准包含11.5K道来自大学考试、测验和教材的多模态题目,覆盖艺术设计、商业、科学、健康医学、人文社会科学及技术工程六大领域。不同于现有基准,MMMU专注于高级感知和领域特定知识的推理,挑战模型执行专家级任务。评估14个开源LMM和GPT-4V(ision)显示,即使是最先进的模型其准确率仅为56%,表明有巨大改进空间。
awesome-llm-powered-agent - 提供了大语言模型(LLM)驱动的智能代理相关的优质资源
GithubLLM人机交互多智能体合作开源项目机器学习自动化任务求解器
Awesome LLM-Powered Agent为研究者和开发者提供了大语言模型(LLM)驱动的智能代理相关的优质资源。网站包含从关键论文到开源项目的广泛资料,实施定期更新。这些资源旨在支持智能代理独立或协同处理复杂任务,以及模拟人际交互,进而推动智能代理与人类互动的全面发展。
Awesome-Machine-Generated-Text - 机器生成文本研究资源汇总与综述
GPTGithub人工智能大规模语言模型开源项目自然语言处理预训练
这是一个全面的机器生成文本研究资源库,汇集了大规模预训练语言模型、分析方法和检测技术等关键内容。项目收录了OpenAI、DeepMind和Google等顶级机构的重要成果,包括GPT系列、Chinchilla和T5等著名模型。此外还整理了相关论文、演示、数据集和共享任务,为该领域的研究与开发提供了丰富参考。
Awesome-AI - 全面收录AI工具和资源的开源项目
AI工具ChatGPTGithub人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Awesome-AI是一个开源项目,旨在收集和整理人工智能相关的高质量工具与资源。该项目涵盖了对话式AI、综合工具、AI搜索引擎、写作辅助、视频制作、音频处理、图像生成等多个AI应用领域。项目内容持续更新,为开发者、研究人员和AI爱好者提供一站式的资源导航,有助于快速了解AI生态系统的最新发展。
data-selection-survey - 全面探索语言模型数据选择的关键技术
GithubWeb数据多语言开源项目数据选择语言模型预训练
这个项目全面梳理了语言模型数据选择的各个环节,涵盖预训练、指令微调和偏好对齐等阶段。内容包括语言过滤、启发式方法、数据质量评估和去重等核心技术,还探讨了多语言和特定领域模型的专门选择策略。项目汇集了众多相关研究文献,为语言模型开发提供了系统的参考资源。
AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架
AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门
AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架,提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理,协同完成特定任务,如软件开发和咨询系统等;而模拟框架则允许用户自定义环境,从而观察和交互多个代理间的行为。此外,该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍,并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。
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