Multi-Agents-Debate

多智能体辩论框架激发大语言模型发散思维能力

Multi-Agent Debate 大语言模型语言模型 AI辩论认知行为 Github 开源项目

该项目提出创新的多智能体辩论框架，激发大语言模型发散思维能力。通过模拟辩论过程，有效克服自我反思中可能出现的思维退化问题。实验显示，此方法在反直觉问答和常识机器翻译等任务中带来显著持续改进。项目探索大语言模型间交互和辩论能力，为人工智能领域开辟新研究方向。

self-refine - LLM自我反馈迭代优化自然语言处理任务

GithubLLMSelf-Refine开源项目自我反馈自然语言处理迭代优化

Self-Refine是一个创新的自然语言处理项目，利用大型语言模型(LLM)生成、评估和改进自身输出。通过迭代过程，LLM对自己的工作提供反馈并持续优化结果。该项目在缩写生成、对话响应和代码可读性改进等多个任务中展现了效果。这种自我完善方法为提升AI系统性能和可靠性开辟了新途径。

Chain-of-ThoughtsPapers - 大型语言模型推理能力研究与应用进展

Chain-of-ThoughtGithub人工智能开源项目推理能力提示工程语言模型

Chain-of-ThoughtsPapers项目收集了大型语言模型推理能力研究的关键论文。涵盖从基础到前沿的多个主题，如零样本推理、多模态推理和模型自我改进等。这些研究揭示了语言模型在复杂推理任务中的潜力，推动了自然语言处理领域的发展。项目持续更新，反映领域最新进展，为研究人员和开发者提供重要参考资料。

AGIAgentAwesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-TopicsGithubLLMReinforcement-Learning开源项目

本项目收集了大量与大型语言模型（LLM）相关的顶级论文和项目，涵盖记忆、推理、强化学习、视觉语言模型、提示工程等多种主题。用户可通过Notion浏览器进行互动式查阅，迅速获取相关论文和项目链接，轻松了解LLM领域的最新研究动态，帮助研究人员和开发者高效获取前沿信息。

Lion - 对抗蒸馏框架提升大型语言模型能力

GithubLion大型语言模型对抗蒸馏开源项目指令微调自然语言处理

Lion项目开发了一种对抗蒸馏框架，通过模仿、辨别和生成三个阶段从专有大型语言模型中提取知识。该框架不断挑战学生模型，提升其能力。使用70k指令数据训练后，Lion (7B)模型性能接近ChatGPT。项目公开了模型权重、训练和推理代码，在开放式生成和推理任务中表现出色。Lion致力于推进语言模型研究，仅限研究用途。

cogagent-chat-hf - 视觉多轮对话及GUI代理开源模型

CogAgentCogVLMGUI操作GithubHuggingface图像理解开源项目模型跨模态基准

CogAgent是一款基于CogVLM改进的开源视觉语言模型，支持超高分辨率图像输入与OCR任务。在VQAv2等跨模态测试表现优秀，免费供学术研究，商业使用需注册许可。

langchain - 简化和优化上下文推理应用开发框架

AI应用开发GithubLangChain代理大语言模型开源框架开源项目

LangChain是一个开发大型语言模型(LLM)应用的开源框架，提供从原型到生产的全生命周期支持。它包含开源库、生产化工具和部署方案，可用于构建问答系统、结构化数据提取和聊天机器人等应用。其特色在于模块化设计、丰富的第三方集成和预置链式结构，有效提升了LLM应用的开发效率和灵活性。

CLoT - 探索大语言模型的跳跃思维能力

CLoTGithub创意幽默生成多模态大语言模型开源项目跳跃性思维

CLoT项目致力于探索大型语言模型的跳跃思维能力，通过创意幽默生成任务挑战模型进行非顺序思考。研究团队利用大喜利游戏作为实验平台，要求模型对多模态信息生成出人意料的幽默回应。项目提供零样本推理示例和Gradio网页界面，并公开发布数据集和模型检查点，为研究大语言模型的创造性思维能力开辟了新途径。

DAMO-ConvAI - 达摩院对话式AI研究代码库

DAMO ConvAIGithub人工智能对话AI开源项目自然语言处理阿里巴巴

DAMO-ConvAI是达摩院对话式AI研究的开源代码库，汇集了多项前沿成果。项目在LREC-COLING 2024、EMNLP 2023和ACL 2023等顶级会议上发表论文，并在DSTC11-SIMMC赛道及Spider、SparC、CoSQL等排行榜上名列前茅。DAMO-ConvAI专注于对话系统、自然语言处理和机器学习领域的研究，为开发者提供丰富资源。

speculative-decoding - 推测解码技术，优化大型语言模型推理速度

GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理

该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现，旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略，包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时，项目致力于优化批处理推测解码，以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果，并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。

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