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。

xlm-roberta-xxl - 基于2.5TB数据训练的100语言自然语言处理模型

GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

XLM-RoBERTa-XXL是一个基于2.5TB CommonCrawl数据预训练的多语言Transformer模型，支持100种语言的自然语言处理任务。通过掩码语言建模技术实现句子的双向表示学习，适用于序列分类、标记分类、问答等下游任务的微调，可应用于多语言文本分析和跨语言任务场景。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

Multi-LLM-Agent - 多模型协作系统提升小型语言模型工具学习效能

GithubMulti-LLM Agentα-UMi人工智能大语言模型工具学习开源项目

α-UMi是一个创新的多模型协作系统，将语言模型能力分解为规划、调用和总结三个组件。通过全局到局部的渐进式微调策略和灵活的提示设计，该系统显著提升了小型语言模型在工具学习任务中的表现，甚至超越了某些大型闭源模型。α-UMi为复杂AI任务提供了新的高效解决方案。

元象大模型 - AI大模型交互平台

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元象大模型XChat是一款国内自主研发的高性能AI大模型平台，支持包括文本生成、多语言翻译、语义理解和知识问答在内的多种复杂任务，有效降低研发门槛并节约推理成本。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署

FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化

Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术，该模型将参数位数从16减至8，大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中，其平均得分为79.16，与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域，可通过vLLM后端实现高效部署。

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。

Hermes-3-Llama-3.1-8B - 先进的通用语言AI系统具备高级代理能力和优秀的多轮对话表现

ChatMLGithubHermes 3Huggingface人工智能函数调用开源项目模型语言模型

Hermes-3-Llama-3.1-8B是Nous Research开发的新一代通用语言模型。该模型在Hermes 2基础上全面升级,显著提升了代理能力、角色扮演、推理、多轮对话和长文本处理能力。Hermes 3注重用户对齐,提供灵活的引导和控制功能。此外,模型还增强了函数调用、结构化输出、通用助手和代码生成等实用技能。

llama2_xs_460M_experimental - 了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数

GithubHuggingfaceLLaMa 2MMLUTokenization大模型开源开源项目模型

项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本，并采用缩小的模型参数：llama1_s为1.8B，llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集，使用GPT2Tokenizer分词，支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估，其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。

InternVL2-Llama3-76B - 融合视觉与语言的多模态AI模型

GithubHuggingfaceInternVL2Llama3NLP多模态大语言模型开源项目模型视觉语言模型

InternVL2-Llama3-76B是一款融合视觉和语言能力的多模态AI模型。它由InternViT-6B视觉模型和Hermes-2-Theta-Llama-3语言模型组成，在文档理解、图表分析和场景文字识别等任务中表现优异。该模型支持8k上下文窗口，可处理长文本、多图像和视频输入，为用户提供全面的多模态分析能力。

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豆包MarsCode

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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讯飞文书依托讯飞星火大模型，为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能，满足事务性工作的高频需求，帮助撰稿人节省精力，提高效率，优化工作与生活。

阿里绘蛙

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