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AutoAct

自主规划驱动的智能体学习框架

AutoAct是一个创新的智能体学习框架,无需大规模标注数据或闭源模型。该框架通过自主规划合成轨迹,并自动分化子智能体群组完成任务。实验结果显示,AutoAct在多种语言模型上的表现与强基线相当或更优。这种方法为智能体学习提供了高效、可复现的新途径。

allenact - 支持多环境与算法的Embodied AI研究框架
AI2AllenActEmbodied AIGithub开源项目模仿学习深度强化学习
AllenAct是一个专为Embodied AI研究设计的开源框架,提供模块化和灵活的学习架构,支持多种环境和算法。其主要特点包括任务抽象、训练序列试验、PyTorch支持和多智能体功能。由Allen Institute for AI开发,提供详尽的文档、教程及预训练模型,为Embodied AI研究提供有效支持。
AutoAgents - 增强大语言模型的复杂问题解答能力
AutoAgentsGithubLLM信息搜索能力复杂问题回答开源项目链式思考
AutoAgents项目通过思维链推理和信息搜索能力提升大语言模型的复杂问题解答水平。该项目展示了语言模型理解目标、制定计划、使用工具和输出结果的能力。目前重点开发Web搜索代理,并计划推出7B参数模型。用户可在Hugging Face平台体验演示或本地运行代理。未来发展方向包括构建高质量数据集、优化模型性能和扩展功能。
Instruct2Act - 利用大语言模型实现多模态指令向机器人操作的映射
GithubInstruct2Act多模态指令大型语言模型开源项目机器人操控零样本方法
Instruct2Act是一种创新框架,通过大语言模型将多模态指令转化为机器人操作。该框架生成Python程序,有效结合感知、规划和动作环节,将复杂指令转化为精准策略代码。在不同场景尤其是桌面操作领域,框架的零样本方法表现优异,超越了许多现有的学习策略。
code-act - 使用可执行代码统一LLM代理机制
CodeActCodeActAgentGithubKubernetesLLMPython开源项目
CodeAct通过可执行代码统一了LLM代理的行动空间,并利用集成的Python解释器实现动态行为调整。相比文本和JSON,CodeAct成功率提高了20%。项目包含详细数据集和模型说明,并支持Kubernetes部署,显著提升在非专业任务中的性能表现。
SeeAct - 基于多模态GPT模型的网页任务自动化解决方案
GPT-4V(ision)GithubMind2WebSeeActweb代理多模态模型开源项目
SeeAct采用多模态GPT模型(如GPT-4V(ision)),提供网页任务自动化的解决方案,支持OpenAI和Google的多种语言模型,并与Playwright浏览器无缝集成。适用于网页代理测试与评估,支持多种配置和自定义任务,实现安全操作和实时监控。Multimodal-Mind2Web数据集提供丰富的网页截图和HTML文本,便于实验和评估。
autogen - 先进的开源AI框架,专为构建和管理AI代理而设计
AI代理AutoGenGithub多智能体系统大型语言模型开源项目编程框架
AutoGen是一个先进的开源AI框架,专为构建和管理AI代理而设计,支持强大的多代理合作和多样化的大语言模型。通过自动化和人工融合的工作流,AutoGen优化了复杂的AI应用,获得广泛应用和社区支持。
ACT - 基于模仿学习的低成本机器人解决方案
Action Chunking TransformerGithub低成本机器人分拣任务开源项目机器人手臂模仿学习
该开源项目适配250美元低成本机器人,采用Action Chunking Transformer (ACT)技术实现模仿学习。项目流程包括数据收集、策略训练和评估,非专业人士只需提供少量远程操作演示即可。使用RTX 3080显卡,30分钟内即可完成训练。项目旨在为机器人学习提供经济实惠的解决方案。
XAgent - 开源的实验性大型语言模型驱动的自主代理
GithubXAgent人工智能大语言模型开源开源项目热门自主代理
XAgent是一款开源的大型语言模型驱动的自主代理,旨在自动解决各种任务。该项目处于初期阶段,团队正致力于不断完善。XAgent具备自动性、安全性、可扩展性和人机合作等特点,通过独特的分派器、计划器和执行器三部分协同工作,实现复杂任务的高效处理。目标是打造一个能解决任何给定任务的超级智能代理。
automata - 自主编程AI系统,为开发者提供实时代码和文档生成
AGIAutomataGithub代码生成开源项目自律系统自编程AI
Automata旨在成为一个完全自主、自我编程的AI系统,结合GPT-4和向量数据库,实现记录、搜索和编写代码。自动生成代码和文档,提升程序员的生产力,并探索AI和计算机科学的基本问题。项目提供详细的安装和使用指南、示范代码、贡献指南以及未来发展目标。
AutoKG - 大型语言模型在知识图谱构建与推理中的应用研究
AutoKGGithub人工智能大语言模型开源项目知识图谱评估
AutoKG项目研究了大型语言模型在知识图谱构建和推理中的应用。该项目评估了多个主流语言模型在零样本和单样本设置下的性能,提出了基于多智能体的知识图谱构建和推理方法,并探索了语言模型的虚拟知识能力。这些研究为知识图谱技术的发展提供了新的视角和可能性。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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