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。

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ReAct - 语言模型中的ReAct协同方法

GPT-3GithubICLROpenAI APIPaLMReAct开源项目

介绍ReAct项目，通过比较GPT-3和PaLM在不同任务中的表现，探讨语言模型中的推理与行动协同方法。内容涵盖API设置、实验运行及结果分析，适用于HotpotQA、FEVER、AlfWorld和WebShop等任务。

autolabel - 利用大语言模型自动标注、清洗和丰富文本数据集的Python库

AutolabelGithubLLMPython库Refuel开源项目数据标注

Autolabel是一个Python库，利用大语言模型（LLM）自动标注、清洗和丰富文本数据集。它大幅减少手动标注的时间和成本，同时提供高准确率的标注结果。该库支持多种NLP任务，如分类、问答、命名实体识别等，兼容OpenAI、Anthropic、HuggingFace等多家提供商的LLM。Autolabel还提供信心估算、结果解释、缓存和状态管理功能，并支持使用Refuel托管的开源LLM进行标注。用户可根据具体任务配置标注指南，并通过简单的三步流程完成数据标注。

AutoGroq - 动态生成AI团队，包括专家生成、自然对话、代码片段提取等功能

AI助手AutoGroqGithub代码片段提取动态代理生成开源项目自然语言处理

AutoGroq根据用户需求动态生成AI团队，优化工作流程和项目管理。无需手动配置，即可实现专家生成、自然对话、代码片段提取等功能，并支持多种LLM整合。该工具已被近8000名开发者采用。

AutoAudit - AutoAudit-开源网络安全人工智能模型

AutoAuditClamAVGithub大模型开源项目网络安全自然语言处理

AutoAudit项目开源专用于网络安全的大语言模型，致力于通过自然语言处理技术支持安全审计和防御。该模型能进行恶意代码分析、网络攻击检测和安全漏洞预测，并与ClamAV集成。当前版本基于Alpaca-Lora训练，未来将增强逻辑推理能力和数据集准确性，并加入更多安全扫描工具。

AutoWebGLM - 智能网页导航代理系统

AutoWebGLMGithubHTML简化Web导航代理大语言模型开源项目自动网页浏览

AutoWebGLM项目致力于开发高效的自动网页导航代理系统。该项目基于ChatGLM3-6B模型，通过创新的HTML简化算法、人机混合训练方法、强化学习和拒绝采样技术，显著提升了模型的网页理解和浏览器操作能力。此外，项目推出的AutoWebBench双语基准为评估AI网页导航代理性能提供了专业工具。

scalingup - 使用语言引导的机器人技能自动生成框架

GithubScaling Up and Distilling Down开源项目扩展任务数据生成机器人技能获取语言引导

该项目提出了一种无需专家示范、手动奖励监督和手动语言注释的语言引导技能学习框架。它能够通过任务描述自动生成多样化的机器人轨迹，并含有成功标签和详细的语言标签。该框架支持在多种NVIDIA GPU环境下运行，包括GTX 1080和RTX系列。

autonomous-learning-library - PyTorch深度强化学习库助力智能代理开发

GithubPyTorch开源项目智能体深度强化学习算法实现自主学习库

autonomous-learning-library是基于PyTorch的深度强化学习库,为快速构建和评估智能代理提供丰富组件。库中包含灵活的函数近似API、多种内存缓冲区和环境接口,并实现了A2C、DQN、PPO等主流算法。支持Atari、经典控制和机器人仿真等环境,集成Tensorboard等工具便于实验监控。该库特别强调模块化设计,便于研究人员快速实现和测试新想法。同时提供完整文档和示例项目,降低了强化学习研究的入门门槛。

autotrain-advanced - 机器学习模型的训练与部署的无代码训练

AutoTrainColabGithubHugging Face开源项目机器学习部署

AutoTrain Advanced 是一款无代码解决方案，只需几次点击即可训练机器学习模型。需要上传正确格式的数据以创建项目，关于数据格式和定价的详细信息请查阅文档。AutoTrain 免费使用，只需为使用的资源付费。支持在 Colab 和 Hugging Face Spaces 上运行，也可以通过 PIP 本地安装。适用于 Python 3.10 及以上版本，推荐在 Conda 环境中运行。更多信息请访问项目文档页面。

Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs - 大语言模型在智能体研究与应用中的精选资源

Embodied AIGithubInteractive Embodied LearningLarge Language ModelsMulti-Agent LearningSelf-Evolving Agents开源项目

该项目汇集了使用大语言模型(LLMs)进行智能体(Embodied AI)研究的精选资源，涵盖自适应智能体、社交智能体、复杂应用、模拟学习、规划与操作、多智能体协调等专题。项目主页提供丰富的论文资料和最新研究进展，适合相关领域研究者和开发者参考，不断更新。

AutoIF - 基于执行反馈的大语言模型指令遵循能力提升方法

AutoIFGithub大语言模型开源项目执行反馈指令跟随自我对弈

AutoIF是一种创新的大语言模型指令遵循能力提升方法。它通过代码执行反馈自动生成和验证指令数据，结合指令增强、验证函数生成和交叉验证等技术合成高质量训练样本。实验结果显示，AutoIF能有效提升不同规模模型的指令遵循表现，为大语言模型指令微调提供了新的研究思路。

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