dynalang

使用语言和多模态模型预测与解决任务

Dynalang 人工智能多模态模型训练脚本语言建模 Github 开源项目

Dynalang项目通过多种语言创建一个多模态世界模型，预测未来并解决任务。提供详细的安装指南和训练配置，支持HomeGrid、Messenger、VLN和LangRoom等环境。该项目建基于最新研究，旨在通过语言建模提高任务解决效率。

Lang.ai - 智能客户体验数据分析平台

AI工具人工智能客户体验客户洞察数据分析自动化

Lang.ai专注于客户体验数据分析，通过智能分类和自动化处理提升企业客户服务效率。平台实现复杂请求实时分流、邮件自动化处理、聊天机器人优化，并提供细致客户洞察。注重数据隐私安全，支持多种帮助台系统集成，为企业提供可控透明的数据分析方案。

skyagi - 利用大型语言模型的SkyAGI，打造真实可信的NPC互动

AIGithubNPCSkyAGI人类行为模拟开源项目游戏开发

SkyAGI是一个Python包，展示了大型语言模型在模拟可信人类行为方面的新能力。通过实现生成代理的概念，SkyAGI提供了一个有趣的角色扮演游戏。不同于传统的AI NPC系统，SkyAGI生成的NPC响应非常逼真，显示了其在游戏开发，特别是NPC剧本编写方面的巨大潜力。用户可以通过配置JSON文件定义自定义角色，SkyAGI还提供了《生活大爆炸》和《复仇者联盟》的示例角色，以展示其模拟能力和观察结果。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

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。

LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型

GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解

LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。

modelz-llm - 开源大语言模型推理服务器，支持本地和云端部署并兼容OpenAI API

GithubModelz LLMOpenAI兼容 API云原生开源LLMs开源项目自托管

Modelz LLM 是一款推理服务器，支持在本地或云端环境中运行开源大语言模型（LLM），如FastChat、LLaMA和ChatGLM，并兼容OpenAI API。用户可以通过OpenAI Python SDK或LangChain与模型交互，支持将不同LLM的Docker镜像部署在Kubernetes等云原生环境，便于开发者快速上手和灵活部署各种AI应用。

BakLLaVA - 突破性多模态语言模型创新

AI训练BakLLaVAGithub多模态开源项目视觉指令微调语言模型

BakLLaVA项目通过优化基础模型、改进训练流程、使用定制数据集和重构LLaVA架构，将先进的多模态能力融入语言模型。该项目与LAION、Ontocord和Skunkworks OSS AI小组合作，致力于提升AI系统理解和生成视觉内容的能力。BakLLaVA为研究人员提供了探索视觉语言模型前沿的强大工具。

MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型

GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目

MotionLLM是一个人类行为理解框架，通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略，结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据，以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具，用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能，为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。

camel - 大型语言模型的自动化协作与认知的研究

AI SocietyCAMELGithub多智能体系统开源项目自动化合作语言模型

本项目通过构建自动化沟通代理框架，研究大型语言模型在复杂任务中的协作和认知过程。采用角色扮演和初始提示技术，提升聊天代理的任务完成能力，并与人类意图保持一致。该开源库提供多种代理、任务和模拟环境，支持相关研究。

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