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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。

ABigSurveyOfLLMs - LLM研究综述汇编 全面概览前沿进展
Github人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理调查综述
本项目汇集大型语言模型(LLM)领域的研究综述,涵盖通用调查、对齐、提示学习和推理等多个方面。内容全面概览LLM最新进展、挑战和未来方向,同时讨论社会影响和安全性等议题。项目为研究人员和从业者提供深入了解LLM技术的重要参考资源。
LLM4Rec-Awesome-Papers - 大语言模型在推荐系统中的最新应用及研究进展综述
GithubLLM人工智能大语言模型开源项目推荐系统论文综述
该项目汇总了大语言模型在推荐系统中应用的优秀论文和资源。内容涵盖无调整和有监督微调两类方法,包括ChatGPT、GPT、LLaMA等模型在推荐领域的最新探索。项目还提供相关调查、教程和数据集信息,为研究人员提供全面参考。持续更新的内容反映了这一快速发展的研究热点,展现大语言模型在推荐系统中的潜力。
Awesome-LLM-Robotics - 机器人和人工智能融合的前沿研究资源汇编
Github人工智能大语言模型开源项目推理机器人规划
该资源列表汇编了大型语言模型和多模态模型在机器人和强化学习领域的最新研究成果。内容涵盖推理、规划、操作、指令和导航等方面,并包括相关模拟框架。这一综合性参考资料有助于研究人员和开发者探索人工智能与机器人技术的融合前沿。
agentchain - 使用大型语言模型(LLM)来规划和编排多个代理,或使用大型模型(LM)来完成复杂的任务。
AgentChainGithub交互代理任务编排多模态大型语言模型开源项目
AgentChain采用先进的的大型语言模型,提供基于自然语言输入的规划与决策能力,支持文本、图像、音频和表格数据等多模态输入输出。其智能系统能够协调多个agent执行复杂任务,适用于计算机视觉、语音识别等数据处理工作,并可定制以满足各类项目需求,从自动化生成旅游图片到金融分析报告。此外,AgentChain还能通过Twilio等平台实现邮件发送和电话通知等通信任务。
Awesome-LLM-Survey - 调查大语言模型的最新研究进展,包括指令调整、人类对齐和多模态
Awesome-LLM-SurveyGithubLLM人工智能大规模语言模型开源项目研究报告
该项目收录了大语言模型(LLM)的最新研究,涵盖了指令调整、人类对齐、代理、多模态等多个方面。研究者可以通过提交拉取请求更新他们的论文信息,参与社区的建设。项目内容详尽记录了LLM的训练、提示工程及其在各领域的应用挑战,为学术界和业界提供丰富的参考素材。用户可以通过该项目深入了解LLM的关键功能、主要优势及最新技术动态。
awesome-language-agents - 构建和优化语言代理的认知架构和实践
CoALAGithub学习开源项目推理认知架构语言代理
该项目汇总了基于CoALA框架的语言代理,实现了动作空间、决策周期等功能。提供了相关核心论文、推特线程及300多篇文献,涵盖从推理到环境互动等多领域前沿研究,旨在优化语言代理的交互、检索和学习能力,有效管理短期和长期记忆。
llm-paper-notes - 大语言模型论文笔记集锦 追踪AI研究前沿进展
GithubTransformer人工智能大语言模型开源项目自然语言处理论文笔记
该项目汇集了大语言模型领域的关键论文笔记。内容涵盖Transformer架构、注意力机制、预训练方法、缩放法则和检索增强生成等核心主题。通过精炼总结,为研究者和开发者提供LLM领域的核心概念和最新进展概览,便于快速了解AI前沿研究动态。
LLMPapers - 大型语言模型研究论文和资源汇总
ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理
LLMPapers是一个汇集ChatGPT、GPT-3等大型语言模型相关论文和资源的开源项目。该项目涵盖评估、调查、上下文学习、指令微调、RLHF等多个研究方向,由多位专家学者维护。LLMPapers为研究人员提供大语言模型领域的最新进展和参考资料,是该领域重要的学术资源库。
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。
AgentTuning - 提升大语言模型的多任务代理能力
AI代理AgentTuningGithubLLM开源项目机器学习自然语言处理
AgentTuning项目通过多种代理任务的交互数据微调大语言模型,增强其通用代理能力。实验表明,经过AgentTuning的模型在新的代理任务中展现出良好的泛化能力,同时保持了强大的语言处理能力。项目开源的AgentInstruct数据集和AgentLM模型为相关研究提供了重要参考。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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