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LLM-Agent-Paper-List

基于LLM的代理进行了系统而全面的调查,并列出了一些必读的论文

该项目研究基于大型语言模型的智能代理,从核心构建到多模态输入及行动扩展提供全面分析。研究重点包括单代理和多代理的协作场景及与人类互动,探讨智能代理在多种应用领域的潜力及面临的挑战,旨在开拓通用人工智能(AGI)建设的新途径。

xLAM-8x7b-r - 提升AI代理决策效率与多领域自动化应用
GithubHuggingfacexLAM人工智能助手工具调用开源项目模型语言模型
项目详细介绍了提升决策支持和执行用户指令的大语言模型系列。这些模型通过自主任务规划与执行,将工具调用与代理机制结合应用于多个领域。xLAM系列模型强调其在自动化工作流程方面的应用,专注于研究和离线功能的增强。提供的量化GGUF文件兼具隐私与效率,通过与Huggingface的整合,项目提供了详细的使用指南,并在多个基准测试如Berkeley Function-Calling、Webshop和ToolQuery中表现出色。
agents - 符号学习驱动自我进化的语言智能体
Agents 2.0Github多代理系统开源项目符号学习自我进化语言损失
Agents 2.0通过符号学习框架,实现语言智能体的自我进化。该框架借鉴连接主义学习方法,采用语言损失、梯度和权重更新机制,实现智能体训练中的前向传递、损失评估和后向传播。适用于优化多智能体系统,增强了语言智能体的训练和评估能力,适合自然语言处理和自主智能体研究的开发者。
Efficient-LLMs-Survey - 大语言模型效率优化技术综述
Github大语言模型开源项目模型压缩量化高效推理高效训练
本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究,包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类,全面梳理了该领域的最新进展,为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。
modelscope-agent - 可定制和扩展的开源大语言模型代理框架
GithubModelScope-Agent代理系统大语言模型工具调用开源项目智能助手
ModelScope-Agent 是一个可定制和扩展的代理框架,支持角色扮演、工具调用、规划和记忆功能。通过简单配置,可以快速实现代理应用,利用丰富的模型和工具接口,如 Dashscope、OpenAI 等。框架低耦合、高扩展性,便于开发者扩展和定制各种代理应用,适用于多种实际应用场景。
Grounding_LLMs_with_online_RL - GLAM 强化学习优化大型语言模型的新方法
BabyAI-TextGLAMGithubLamorel大语言模型开源项目强化学习
这个开源项目开发了GLAM方法,通过在线强化学习优化大型语言模型在BabyAI-Text环境中的性能。项目提供了BabyAI-Text环境和实验代码,支持智能体训练和评估。研究者使用Lamorel库实现了PPO、DRRN等多种智能体。代码库包含详细的安装说明、配置文件和运行指南,便于其他研究人员复现和拓展相关研究。
awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型(LLM)的综合功能
API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练
提供Azure OpenAI和大型语言模型(LLM)的综合参考,包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势,非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。
Multi-Agents-Debate - 多智能体辩论框架激发大语言模型发散思维能力
AI辩论GithubMulti-Agent Debate大语言模型开源项目认知行为语言模型
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。
ScreenAgent - 由视觉语言大模型驱动的电脑控制工具
GithubIJCAI 2024ScreenAgentVLM Agent开源项目数据集自动控制
ScreenAgent项目创建了一个由视觉语言模型驱动的电脑控制环境,允许代理通过截图与真实屏幕互动并操作GUI。自动控制流程分为规划、执行和反思三个阶段,使代理能够完成多步骤任务。项目包含丰富的截图和操作序列数据集,支持包括GPT-4V、LLaVA-1.5、CogAgent和ScreenAgent在内的多种模型,并提供简化体验的网页版客户端。
Awesome-LLM-Inference - 一系列关于涵盖了从基础框架到先进技术的大型语言模型推理的研究论文和配套代码
Awesome-LLM-InferenceGithub开源项目模型推理模型训练算法优化量化压缩
Awesome-LLM-Inference项目提供了一系列关于大型语言模型推理的研究论文和配套代码,涵盖了从基础框架到先进技术的全面资源,旨在帮助研究人员和开发者提高推理效率和性能。提供了全面的信息和技术支持,用于研究和开发高性能的大型语言模型。
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