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awesome-language-agents

构建和优化语言代理的认知架构和实践

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。

Awesome-LLM-Inference - 一系列关于涵盖了从基础框架到先进技术的大型语言模型推理的研究论文和配套代码
Awesome-LLM-InferenceGithub开源项目模型推理模型训练算法优化量化压缩
Awesome-LLM-Inference项目提供了一系列关于大型语言模型推理的研究论文和配套代码,涵盖了从基础框架到先进技术的全面资源,旨在帮助研究人员和开发者提高推理效率和性能。提供了全面的信息和技术支持,用于研究和开发高性能的大型语言模型。
LLM-Planning-Papers - 大型语言模型规划能力研究论文精选
Embodied AgentsGithubLLM开源项目规划计划能力非监督学习
本文档收录了关于大型语言模型(LLMs)规划能力的多篇研究论文,涵盖零样本规划、复杂推理、多模态程序规划和交互规划等领域。读者可以获得每篇论文的详细摘要、代码链接及其会议信息,如ICML、ICLR、AAAI和NeurIPS。这是研究和应用LLMs任务规划的必备资源,帮助学者和开发者了解最新进展和应用案例。
awesome-automl-papers - 综合自动化机器学习研究资源库
AutoMLGithub人工智能开源项目机器学习算法优化自动化
本项目汇集了自动化机器学习(AutoML)领域的关键资源,包括论文、文章、教程和开源项目。内容涵盖自动数据清理、特征工程、超参数优化、元学习和神经架构搜索等核心技术。资源库持续更新,助力研究人员和从业者跟踪领域前沿。此外,项目提供了主流AutoML系统的对比分析,为读者呈现全面的领域概貌。
LLM-Agents-Papers - 全面汇总LLM智能代理最新研究论文
GithubLLM-Agents-PapersLLM模型反馈与反思开源项目自主代理计划
本资源库收录了与LLM智能代理相关的最新研究论文,包含调查、规划、记忆机制、角色扮演、游戏、工具使用与人机交互等多个领域。每篇论文均附有链接,便于深入阅读和研究。这些论文介绍了LLM代理在推理、规划和工具调用等方面的最新进展。
AIlice - 本地运行的开源AI助理,助力高效完成复杂任务
AIliceGPT-4Github人工智能助手开源项目自动化语言模型
AIlice是一款全自主、通用的开源AI代理,旨在创建独立的AI助理,类似JARVIS。该代理采用开放源码的大语言模型(LLM)作为核心,擅长主题研究、编码、系统管理和文献综述等任务,支持多模态模型和语音互动功能。基于GPT-4,AIlice在日常任务中表现卓越,并支持自我扩展和模块动态加载,实现功能无限扩展。用户可通过简易指令完成多种复杂任务,享受高效的交互和任务执行体验。
KwaiAgents - 开源智能代理研究与模型
GithubKAgentBenchKAgentInstructKAgentLMsKAgentSys-LiteKwaiAgents开源项目
KwaiAgents是由Kuaishou Technology旗下的KwaiKEG开放源代码的智能代理相关工作系列。该项目包括轻量化智能系统KAgentSys-Lite和KAgentLMs系列代理性能语言模型。KAgentInstruct为围绕代理任务的大规模微调数据集,提供超过20万条指导性微调数据;而KAgentBench则提供超过3000条人工编纂的自动化评估数据,支持策划、工具使用、反思、结论和分析等多维评估。这些开源人工智能解决方案,尤其语言模型性能的优化,确保了与其他智能代理模型的比较优势。
awesome-generative-ai - 生成式人工智能资源集合,包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具
Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章
Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源,包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁,内容全面,是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。
Awesome-AI - 人工智能顶级资源库,探讨生成性AI技术
Awesome-AIChatGPTCopilot AIDeepFaceLabGithubMidJourney开源项目
此资源库集合了生成性AI技术的多种工具和平台,涵盖聊天机器人、搜索引擎、写作、SEO、翻译、演示、研究等多个领域,旨在为开发者和AI爱好者提供前沿的AI工具和应用。
awesome-model-based-RL - 模型化强化学习论文与资源汇总
DreamerGithubMCTS世界模型开源项目强化学习模型学习
本项目汇集了模型化强化学习(Model-Based RL)领域的精选研究论文,持续更新前沿进展。项目提供了将算法分为'学习模型'和'给定模型'两类的分类方法。收录内容包括经典论文、最新会议论文、教程和代码库,涵盖从基础理论到应用的多个主题。这一资源集合为研究人员提供了全面的参考材料,反映了模型化强化学习领域的发展动态。
awesome-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库
Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛
该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。
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