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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。

LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究
Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理
该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。
KG-LLM-Papers - 集成知识图谱和大型语言模型的论文
Github大型语言模型开源项目知识图谱知识增强知识推理论文收集
KG-LLM-Papers收录了将知识图谱与大型语言模型结合的尖端研究论文,旨在推动这一创新交叉学科领域的进步。该项目提供多样化的研究方法、详尽的调查报告、实用的资源与基准测试,解析大型语言模型在知识图谱中的作用。我们欢迎社区成员通过发布问题或提交拉取请求来补充更多研究论文,共同推动学科发展。
Reinforcement-Learning-Papers - 强化学习前沿论文收录与汇总
Github开源项目强化学习模型无关模型相关离线学习论文集
该项目全面收录强化学习领域最新论文,聚焦单智能体强化学习研究。内容涵盖模型无关、基于模型、离线、元学习等多个分支,并收录ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议论文。项目对每篇论文进行简要概括,为研究人员提供强化学习前沿进展参考。
Awesome-LLM4RS-Papers - 聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究的论文集
AI绘图GithubLLMRecPapers大型语言模型开源项目推荐系统
Awesome-LLM4RS-Papers是一套精选论文集,聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究。本集合包含自2023至2024年期间发布的期刊文章和会议论文,覆盖了隐私保护、个性化方案、效率提升等诸多创新领域。该项目为研究人员和技术开发者提供关于如何利用大型语言模型增强推荐系统的全面资料。
rci-agent - 智能代理利用语言模型解决计算机任务
GithubMiniWoB++RCI Agent开源项目自然语言计算机任务语言模型
RCI Agent是一个基于预训练语言模型的智能代理,专门用于执行MiniWoB++基准测试中的计算机任务。该项目采用RCI提示方案优化输出,在样本效率方面表现出色。相比其他模型,RCI Agent使用更少的样本即可达到仅次于CC-Net的性能。这一研究成果展示了大型语言模型在解决通用计算机任务中的潜力,为克服专家演示获取和奖励函数定义等挑战提供了新思路。
Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合:前沿研究进展
GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理
该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。
AppAgent - 智能代理框架简化智能手机应用操作
AppAgentGPT-4VGithub多模态开源项目探索学习智能手机应用
AppAgent是一种基于LLM的多模态智能代理框架,模仿人类点击和滑动操作来运行智能手机应用。框架通过自主探索或观察人类演示学习新操作,生成知识库以执行复杂任务。无需系统后端访问,适用性广泛。提供详细配置步骤、评估基准和使用案例,支持GPT-4V和通义千问-VL等多种模型。
agents - 轻量级AI代理开发框架
GithubGlobe Agent FrameworksLLM编程上下文管理代码生成开源框架开源项目
Globe Agent Frameworks提供了一系列精简的LLM提示和编程技术。该项目通过最小化可复制的代码示例,展示了AI代理编程的核心概念,包括内部独白、目标导向编程和结构化输出。此外,它还包含上下文管理和代码生成的示例。开发者可以通过复制和修改这些代码来创建自定义AI代理解决方案。
AGI-survey - 人工通用智能研究前沿及未来发展路线图概览
AGIGithub人工智能多模态大语言模型开源项目推理
AGI-survey项目系统梳理了人工通用智能(AGI)研究的前沿进展。项目覆盖AGI内部机制、接口设计、系统实现、对齐问题及发展路线等核心领域,汇总分析了大量相关论文。内容涉及AGI的感知、推理、记忆能力,及其与数字世界、物理世界和其他智能体的交互。此外,项目还探讨了AGI的评估方法和伦理考量,为AGI的发展提供全面参考。
LLM4SE - 大型语言模型在软件工程领域的最新研究进展
Github人工智能代码模型大语言模型开源项目论文列表软件工程
LLM4SE项目汇集软件工程领域最新的大型语言模型研究成果,包括全面的模型列表、论文汇总和统计数据。涵盖代码生成、程序理解等多个方面,通过内部文献搜索引擎持续更新。该项目为研究人员和开发者提供了跟踪AI在软件开发中最新应用的重要资源。
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