xLAM-8x22b-r

大规模人工智能代理模型，提升决策和执行能力

xLAM AI代理 Huggingface Github 开源项目模型决策自动化大规模语言模型

xLAM是功能调用大模型系列，能够将用户意图转化为可执行的操作，从而提高决策和任务执行能力。此模型专为研究用途，可自主规划和执行任务，是AI代理系统的重要组成部分，适用于多领域的流程自动化。更新版本将在平台上推出，详情请参考功能调用系列的应用和高效部署。

llama-7b-hf - LLaMA-7B模型在自然语言处理和AI研究中的应用

GithubHuggingfaceLLaMA开源项目模型模型评估自动回归模型自然语言处理补充授权

LLaMA-7B是Meta AI的FAIR团队开发的自回归语言模型，基于转换器架构拥有7B参数，主要用于研究大语言模型的可能性。模型改进了解决EOS标记问题，并通过多数据集如CCNet、C4和Wikipedia进行训练，展现出语言间和方言间的性能差异，适合问答和自然语言理解等应用场景。仅限获授权的非商业研究使用，更多信息请参考Meta AI的研究出版物。

LIMA-13b-hf - 基于Transformer架构的自动回归语言模型，用于自然语言处理的研究

GithubHuggingfaceLLaMA偏见评估大语言模型开源项目模型模型性能自然语言处理

LLaMA是由Meta AI的FAIR团队开发的基于Transformer架构的自动回归语言模型，专为自然语言处理和机器学习研究人员而设计。该模型提供7B、13B、33B和65B参数的多种规格，支持问答和自然语言理解等研究用途，并注重偏见和有害内容生成的评估与减少。虽然使用20种语言进行训练，但其在英语文本处理上表现更佳。LLaMA被定位为AI研究基础工具，不建议直接应用于未经评估的下游应用。

xlang-paper-reading - 最新语言模型代理研究与实践集合

GithubXLANG代码生成对话系统开源项目语义解析语言模型代理

该项目旨在构建可执行的语言模型代理，将语言指令转化为可在数据库、Web应用和物理环境中执行的代码或操作。包括LLM与外部工具结合、代码生成、语义解析及对话系统技术，旨在优化数据分析、Web应用和机器人指令处理。页面汇集了最新研究论文，帮助用户了解最新进展。

xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术

GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发

X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。

AgentLLM - 用LLM打造自主代理，浏览器端高效运行

AgentLLMChatGPTGithubWebGPUWizardLM开源项目浏览器原生LLM

AgentLLM展示了使用开源大型语言模型（LLM）在浏览器上运行自主代理的潜力，可有效处理复杂的目标导向任务。通过利用WebGPU，项目显著提升了性能，并在无工具简化版的AgentGPT环境中实现。该平台适合于希望快速验证LLM能力的用户，界面友好且功能丰富。

camel - 大型语言模型的自动化协作与认知的研究

AI SocietyCAMELGithub多智能体系统开源项目自动化合作语言模型

本项目通过构建自动化沟通代理框架，研究大型语言模型在复杂任务中的协作和认知过程。采用角色扮演和初始提示技术，提升聊天代理的任务完成能力，并与人类意图保持一致。该开源库提供多种代理、任务和模拟环境，支持相关研究。

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。

decapoda-research-llama-7B-hf - Meta AI开发的7B参数开源语言模型

GithubHuggingfaceLLaMA人工智能大语言模型开源项目机器学习模型语言训练

LLaMA-7B是Meta AI开发的开源语言模型,基于Transformer架构,拥有70亿参数。该模型在多语言数据集上训练,主要针对英语优化,可用于自然语言处理研究,如问答和语言理解。LLaMA-7B适合研究人员探索大型语言模型的能力和局限性,但在实际应用中需要进行风险评估。本模型为基础模型,不建议直接用于下游任务。

LAMBDA - LAMBDA：无代码多代理数据分析系统，集成大模型与自然语言技术

GithubLAMBDA多智能体系统开源项目数据分析机器学习

LAMBDA 是一个创新的开源无代码多代理数据分析系统，通过大模型解决复杂数据问题。主要功能包括通过自然语言指令进行数据分析、多代理模块（编程和检查代理）生成与调试代码、灵活的模型和算法集成、自动报告生成等。LAMBDA 提供易用的用户界面，允许直接干预操作过程，大幅提升数据科学实践和分析模式。

Xwin-LM-7B-V0.2 - 优化大语言模型对齐技术，显著提升性能

AlpacaEvalGithubHuggingfaceXwin-LM大语言模型对齐技术开源项目强化学习模型

Xwin-LM项目开发并开源大语言模型对齐技术，涵盖监督微调、奖励模型等多种方法。基于Llama2构建的版本在AlpacaEval评测中表现卓越，超过GPT-4。最新的Xwin-LM-7B-V0.2和13B-V0.2在与GPT-4的比较中分别达到59.83%和70.36%胜率。项目不断更新以提高模型的稳定性和可重复性。

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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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