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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
Video-ChatGPT - 创新视频对话技术开启细致视频理解新纪元
GithubVideo-ChatGPT多模态大型视觉语言模型开源项目视频理解问答系统
Video-ChatGPT是一个融合大型视觉和语言模型的视频对话系统。该项目构建了10万条视频-指令对数据集,开发了首个视频对话量化评估框架,在视频推理、创意生成、空间和时间理解等任务中表现出色。这一开源项目为视频内容理解和人机交互带来了新的发展方向。
gpt4-vision-chrome-extension - GPT-4 Vision Chrome扩展：实现网页自动化交互
Chrome扩展程序GPT-4 Vision APIGithub开源项目按钮点击文本输入页面导航
GPT-4 Vision Chrome扩展集成了GPT-4 Vision API，帮助用户自动执行网页任务，如在线搜索产品、文本输入、按钮点击和页面导航。通过简单的安装和构建步骤即可使用。
ViZDoom - AI视觉强化学习平台，支持多平台与多语言
APIGithubViZDoom开源项目强化学习深度学习视觉学习
ViZDoom平台基于ZDoom引擎，可通过视觉信息训练AI玩Doom游戏，适用于视觉学习和深度强化学习研究。支持Linux、macOS和Windows平台，提供Python和C++ API以及Gymnasium/OpenAI Gym环境封装。该平台具备自定义场景创建、同步和异步多玩家模式、可调分辨率和渲染参数，还支持3D视觉和音频缓冲区访问。
GPTEval3D - 基于GPT-4V的文本到3D生成模型评估框架
GPTEval3D是一个实现了《GPT-4V(ision) is a Human-Aligned Evaluator for Text-to-3D Generation》论文评估指标的开源项目。该框架提供了完整的文本到3D生成模型评估流程，包括数据准备、模型评估和比赛评分。研究者可以利用GPTEval3D评估自己的模型或组织3D生成模型比赛。项目还包含110个精选图像提示和详细的使用说明，方便研究人员快速上手。
llava-onevision-qwen2-72b-ov-sft - 基于Qwen2的多模态AI模型 支持图像和视频交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态模型开源项目模型视频处理
LLaVA-OneVision是基于Qwen2的多模态AI模型，支持图像、多图和视频交互。模型在专用数据集上训练，具有32K tokens上下文窗口，提供0.5B、7B和72B三种规模。支持英语和中文，可处理单图、多图和视频输入。项目开源了代码、在线演示和论文，为AI研究和开发提供了实用工具。
llava-onevision-qwen2-0.5b-si - 多模态AI模型实现图像、多图和视频的智能交互
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像处理多模态开源项目模型视觉语言模型
LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2的多模态AI模型，能够处理图像、多图和视频输入。它具有32K tokens的上下文窗口，支持英文和中文交互。该模型在AI2D、ChartQA和DocVQA等多项任务中表现优异，为视觉语言应用提供了强大的基础。LLaVA-OneVision采用LLaVA-OneVision数据集进行训练，可轻松集成到各类视觉语言项目中。
Awesome-Multimodal-Prompts - GPT-4V多模态提示词集锦 助力视觉AI应用开发
DALL·E 3GPT-4VGithubMultimodal Prompts图像生成多模态AI开源项目
Awesome-Multimodal-Prompts收录了针对GPT-4V的多模态提示词集合，包括图像识别、视频理解和代码生成等领域的实用示例。这些提示词展示了GPT-4V的视觉分析能力，可用于图像到文本的智能转换，为多模态AI应用开发提供参考。该项目汇集的提示词示例有助于开发者探索和利用GPT-4V的多模态功能。
SoM - 创新视觉提示技术提升GPT-4V图像理解能力
GPT-4VGithubSet-of-Mark图像分割开源项目视觉推理视觉提示
Set-of-Mark (SoM)通过在图像上叠加可定位标记，增强GPT-4V的视觉理解能力。该技术改善了模型在多种视觉任务中的表现，实现跨图像引用、问题解决和知识共享等应用。SoM为视觉AI领域开辟新方向，使GPT-4V能更准确地分析复杂视觉信息。
llava-onevision-qwen2-7b-si - 多模态AI模型实现图像和视频的深度理解
GithubHuggingfaceLLaVA-OneVisionQwen2图像识别多模态开源项目机器学习模型
LLaVA-OneVision是一个基于Qwen2语言模型的多模态AI系统，拥有32K tokens的上下文窗口。该模型能够处理单图像、多图像和视频输入，在多个基准测试中表现出色。支持英语和中文，适用于广泛的视觉理解任务。开发者可通过提供的Python代码快速集成该模型，实现图像分析和问答功能。
arena - 帮助数据科学家简化机器学习训练作业的运行和监控的命令行工具
ArenaGPU资源管理GithubKubernetes命令行界面开源项目机器学习训练
Arena 是一个命令行工具，帮助数据科学家简化机器学习训练作业的运行和监控。支持独立和分布式的TensorFlow训练，基于Kubernetes、Helm和Kubeflow，降低数据科学家对Kubernetes知识的依赖。此外，Arena 提供 `top` 命令可检查 Kubernetes 集群中的 GPU 资源，让数据科学家在单一机器上享受 GPU 集群的强大性能。
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