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LLM代理资源一览,涵盖框架、应用与平台

本列表收录了优秀的LLM代理资源,涵盖开源框架、实用应用、平台及重要论文和讲座。关键工具包括Langchain、Llama Index、Haystack等,旨在为开发者提供高效的NLP解决方案。用户还可以提交和建议更多资源,支持社区开发。

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-LLM-game-agent-papers - 大型语言模型驱动的游戏智能体研究最新进展
GithubLLM人工智能开源项目强化学习游戏智能体自然语言处理
这个项目是关于大型语言模型(LLM)在游戏智能体研究中应用的论文集。内容涵盖文字冒险、Minecraft、社会模拟等多种游戏类型,展示LLM在游戏规划、决策和交互方面的能力。项目定期更新,为研究人员提供LLM游戏智能体领域的综合资源,助力了解该领域的前沿进展。
awesome-local-ai - 全面收录开源本地AI工具和解决方案
AI应用Github大语言模型开源工具开源项目推理引擎本地AI
awesome-local-ai收录了多种开源本地AI工具和解决方案,包括推理引擎、用户界面、完整平台、开发工具、用户工具和AI代理等。项目旨在为开发者和用户提供丰富的本地AI资源,便于探索和应用最新AI技术,同时确保数据隐私。此外,还涵盖了LLM排行榜和相关研究论文,为AI领域从业者和爱好者提供全面参考。
Awesome-LLM-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台
GithubLLM应用LLM技术边界大模型评估开源项目评估工具评估数据集
Awesome-LLM-Eval 包罗万象,集成了评估工具、数据集、演示与论文资源,深入探讨大型语言模型的评估技术和方法。该平台支撑学术探索与实际应用,并致力于提升语言模型的透明度及可信度。
awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性
GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络
该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。
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
AgentGymGitHub TrendingsGithubR3人工智能大语言模型开源项目
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。
Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态
Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理
本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。
awesome-llm-webapps - 开源LLM网络应用汇总和对比分析
GithubLLMRAGWeb应用开源开源项目聊天机器人
该项目收集并分析了多种开源LLM网络应用,涵盖聊天机器人、自然语言界面等类型。通过比较各项目的功能特点,为开发者选择合适的应用提供参考。收录的项目均为开源且活跃维护,包含从基础API到完整生产系统等不同复杂度。
Awesome-Papers-Autonomous-Agent - 自主智能体最新研究论文汇编
Artificial IntelligenceAwesome-Papers-Autonomous-AgentGithubLLM-based agentRL-based agentReinforcement Learning开源项目
此资源汇聚了最新的自主智能体研究论文,涵盖了强化学习(RL)和大型语言模型(LLM)智能体方向。汇编内容包括ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议上接受的论文,并分类为任务跟随、世界模型构建、跨任务泛化、持续学习及RL与LLM的结合等专题。该项目旨在持续更新,为研究者提供全面参考,并欢迎提交issue推荐其他相关研究。
Awesome-LLMOps - LLMOps工具和资源的精选列表
AI框架GithubLLMOps大语言模型开源项目模型推理模型部署
Awesome-LLMOps列出了大语言模型运维(LLMOps)领域的优秀工具和资源。涵盖模型训练、部署、优化、服务、安全、搜索和代码AI等方面。该项目为开发者提供了构建和管理大规模语言模型应用的重要参考。
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