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visualwebarena

真实视觉网络任务评估多模态智能体表现的基准平台

VisualWebArena多模态代理视觉网页任务AI评估GPT-4VGithub开源项目

VisualWebArena是一个评估多模态自主语言智能体的真实基准平台。它包含多种基于网络的复杂视觉任务，全面评估智能体的各项能力。该项目基于WebArena的可复现评估方法，提供端到端训练和环境重置功能，支持在任意网页上测试多模态智能体。项目还公开了GPT-4V + SoM智能体在910个任务中的表现数据，方便研究人员进行分析和评估。

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介绍相关项目
awesome-openai-vision-api-experiments - OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源
GPT-4VGithubOpenAI Vision APIzero-shot学习图像分类开源项目视觉AI
该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源，覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型，适合初学者与专家共同探索、分享与合作。
Q-Bench - 评测多模态大语言模型的低层视觉能力
GithubICLR2024Q-Bench低层视觉基准测试多模态大语言模型开源项目
Q-Bench是一个评估多模态大语言模型低层视觉能力的基准测试。它通过感知、描述和评估三个领域，使用LLVisionQA和LLDescribe数据集测试模型性能。该项目采用开放式评估框架，支持研究者提交结果或模型。Q-Bench对比了开源和闭源模型的表现，并与人类专家水平进行对照，为深入理解和提升多模态AI的基础视觉处理能力提供了关键洞察。
ARENA_3.0 - 从基础到高级应用的人工智能实践学习平台
ARENA 3.0GitHubGithubStreamlit人工智能开源项目机器学习
ARENA 3.0项目是一个综合性人工智能学习平台，涵盖深度学习基础、转换器可解释性和强化学习等领域。通过实践练习和Streamlit页面，学习者可构建神经网络、探索机器学习模型内部原理，并开发强化学习代理。该项目注重培养实际技能，帮助学习者应对AI领域的前沿挑战。
JARVIS - 介绍JARVIS项目的最新研究与开发进展
AI任务GPT-4GithubHuggingGPTJARVIS任务自动化开源项目
JARVIS项目专注于人工通用智能(AGI)的研究，提供最新的技术和工具。最新发布的EasyTool简化了工具的使用，TaskBench用于评估大型语言模型的任务自动化能力。项目支持本地、远程和混合模式的部署，满足不同配置需求。通过ChatGPT进行任务规划、模型选择、任务执行和响应生成，整合多个专业模型解决复杂的AI任务。
ALLaVA - GPT4V合成数据集助力轻量级视觉语言模型训练
ALLaVAGPT-4VGithub开源项目微调数据集视觉语言模型
ALLaVA项目推出大规模GPT4V合成数据集，旨在促进轻量级视觉语言模型的训练。项目发布了ALLaVA-Phi3-mini-128k、ALLaVA-StableLM2-1_6B和ALLaVA-Phi2-2_7B等多个模型版本，可直接从Hugging Face仓库加载。ALLaVA-4V数据集整合了LAION和Vision FLAN的图像标注与指令数据，以及GPT-4-Turbo生成的文本指令，总样本量超过140万。这一资源为视觉语言模型研究提供了丰富的训练数据和预训练模型，有望推动该领域的进一步发展。
WebcamGPT-Vision - 通过OpenAI GPT-4 Vision API实现实时图像分析的轻量应用
FlaskGithubOpenAI GPT-4 Vision APIWebcamGPT-Visionwebcam图像处理实时图像捕获开源项目
WebcamGPT-Vision是一款轻量级Web应用，利用OpenAI的GPT-4 Vision API实现实时图像处理，支持PHP、Node.js和Python/Flask三种版本，具备简洁直观的界面设计，能够从摄像头捕获图像并显示AI生成的描述。需要现代网络浏览器、相应的软件安装和OpenAI API密钥。
DeepSeek-VL - 高性能开源视觉语言模型 多模态理解与复杂场景应用
DeepSeek-VLGithub人工智能多模态理解开源开源项目视觉语言模型
DeepSeek-VL是一个开源视觉语言模型，为实际应用场景而设计。它能处理逻辑图表、网页、公式、科学文献、自然图像等，并在复杂场景中展现智能。模型提供1.3B和7B两种参数规模，支持基础和对话应用，可用于学术研究和商业用途。DeepSeek-VL采用MIT许可证，为研究人员和开发者提供了强大的视觉语言处理工具。
BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准
BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估
BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。
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。
vision-agent - 开源AI代理库用于生成计算机视觉代码
AI代码生成GithubOpenAI APIVision Agent图像处理开源项目计算机视觉
Vision Agent是一个开源库，通过AI代理框架快速生成计算机视觉任务代码。用户可以用文本描述问题，AI代理会生成相应的解决方案。该库包括对话型VisionAgent和代码生成型VisionAgentCoder两种代理，提供多种视觉工具，支持自定义工具添加，并可与Azure OpenAI集成。Vision Agent能将解决视觉问题的时间大幅缩短，提高开发效率。
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