scalingup

使用语言引导的机器人技能自动生成框架

Scaling Up and Distilling Down 语言引导机器人技能获取数据生成扩展任务 Github 开源项目

该项目提出了一种无需专家示范、手动奖励监督和手动语言注释的语言引导技能学习框架。它能够通过任务描述自动生成多样化的机器人轨迹，并含有成功标签和详细的语言标签。该框架支持在多种NVIDIA GPU环境下运行，包括GTX 1080和RTX系列。

文档

awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例

Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目

该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例，包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例，覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新，提供最新的研究动态和工具，如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。

LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架

GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容

LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务，减少延迟和成本，同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例，LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型，包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升，是处理复杂问题的理想工具。

wukong-robot - 灵活的中文语音对话机器人和智能音箱

Githubwukong-robot中文语音识别开源项目智能音箱语音对话机器人

wukong-robot 是一个灵活、模块化的中文语音对话机器人和智能音箱项目，集成多种语音识别和合成技术，支持本地及在线对话机器人，可定制名称与功能，适用于智能家居控制和脑机接口唤醒。开放API和简单安装，使其成为个性化智能音箱的理想选择。

Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统融合人类智慧与AI技术

Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理

Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统，通过大型语言模型作为认知代理，将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎，实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中，Agent-Driver性能显著超越现有方法，并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向，向实现人类级别驾驶迈进。

robotic-warehouse - 多智能体仓库机器人协作模拟环境

GithubGymnasium动作空间多机器人仓库奖励机制开源项目强化学习

robotic-warehouse项目是一个多智能体强化学习环境，模拟仓库中多机器人移动和配送货物的场景。该环境可配置仓库大小、机器人数量、通信能力和奖励设置，支持部分可观察性、离散动作空间和碰撞动力学。研究人员可使用此环境测试和比较不同的多智能体算法，为仓库自动化研究提供了灵活真实的测试平台。

langroid - 创新的多智能体编程框架，加速LLM应用开发和部署过程

GithubLLM应用开发LangroidOpenAIPython多代理框架开源项目

Langroid是一款由来自CMU和UW-Madison的前研究人员开发的Python框架，旨在实现直观、轻便和高度可扩展的LLM应用开发。借助该框架，开发者可以搭建智能体，加载组件，执行任务并通过消息交换进行协作，有效简化了开发流程。多家公司已在生产环境中采用Langroid，验证了其易用性和灵活性。

speculative-decoding - 推测解码技术，优化大型语言模型推理速度

GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理

该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现，旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略，包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时，项目致力于优化批处理推测解码，以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果，并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。

multi_verse_model - 运用创新方法展示人工智能学习与发展的可能性

GithubHuggingface人工智能创新概念学习机器人开源项目持续学习模型知识吸收

基于先进训练技术的人工智能项目，展示了持续学习和发展的未来潜力，体现技术研发中的突破性实验成果。

openai_lab - 提升强化学习效率的实验框架，兼容OpenAI Gym、Tensorflow和Keras

GithubKerasOpenAI GymOpenAI LabTensorflow开源项目强化学习

OpenAI Lab提供统一的强化学习环境和代理接口，内置主要强化学习算法。用户可轻松进行大量超参数优化实验，自动生成日志、图表和分析报告。实验设置采用标准化JSON格式，确保实验可重复且易于比较。支持自动分析实验结果，帮助选择最佳解决方案，专注于强化学习的关键研究，如算法、策略、记忆和参数调优。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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