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Odyssey

Odyssey框架为大型语言模型提供Minecraft开放世界探索技能

Odyssey框架通过40种基础技能和183种组合技能,增强了LLM代理在Minecraft世界中的探索和规划能力。它的关键组件包括一个交互式代理技能库、包含390k+条指令的Minecraft Wiki数据集训练的LLaMA-3模型,以及涵盖多种长期和短期规划任务的新基准。实验结果显示,该框架能够有效评估代理的规划和探索能力,并公开所有数据集、模型权重和代码,以促进未来对高级自主代理的研究。

AgileCoder - 基于敏捷方法论的多智能体软件开发框架
AgileCoderGithub任务导向多智能体框架开源项目敏捷方法论软件开发
AgileCoder是一个基于敏捷方法论的多智能体软件开发框架。该框架通过动态任务列表和迭代冲刺阶段模拟真实软件开发流程,支持OpenAI、Azure OpenAI和Anthropic等多种模型。AgileCoder能够生成复杂软件项目,在HumanEval、MBPP和ProjectDev等评估中展现了优秀性能。
habitat-lab - 模块化库,支持多任务AI训练与人机交互
GithubHabitat-Labembodied AI任务训练多代理开源项目模拟器
Habitat-Lab是一个模块化库,专为端到端体态AI任务开发设计。支持多种任务定义、代理配置与训练评估,以及人机交互。结合Habitat-Sim模拟器,Habitat-Lab提供灵活的训练环境和评估工具,是体态AI研究的关键平台。
motif - 利用大语言模型偏好生成奖励函数的强化学习框架
AIGithubMotifNetHack大语言模型开源项目强化学习
Motif是一个新型强化学习框架,通过大型语言模型的偏好生成奖励函数。它分为数据集注释、奖励函数训练和强化学习三个阶段。在NetHack游戏中,Motif展现出优秀性能,生成符合人类直觉的行为,并可通过提示词灵活调整。这种方法为开发智能AI代理提供了新的研究方向,具有良好的扩展潜力。
awesome-llm-powered-agent - 提供了大语言模型(LLM)驱动的智能代理相关的优质资源
GithubLLM人机交互多智能体合作开源项目机器学习自动化任务求解器
Awesome LLM-Powered Agent为研究者和开发者提供了大语言模型(LLM)驱动的智能代理相关的优质资源。网站包含从关键论文到开源项目的广泛资料,实施定期更新。这些资源旨在支持智能代理独立或协同处理复杂任务,以及模拟人际交互,进而推动智能代理与人类互动的全面发展。
llama-agentic-system - 基于Llama 3.1的多功能智能系统
Githubllama-agentic-system代理任务分布式系统大语言模型安全评估开源项目
llama-agentic-system是基于Llama 3.1构建的智能系统,具备任务分解、多步推理和工具使用能力。系统集成了模型推理、安全检查和代码执行环境,并通过Llama Guard进行内容过滤,为开发者提供了构建生成式AI应用的完整工具链。
LLM Playground - 多模型在线交互平台,探索大语言模型技术
AI工具APILLM Playground人工智能模型选择聊天界面
LLM Playground是一个开放的大语言模型交互平台。它整合了多个AI模型,具备系统提示定制、网络搜索和语音输入等功能。平台支持文本对话和内容生成,并提供聊天记录管理。用户可自定义API端点,实现灵活的AI交互。作为开源项目,LLM Playground致力于推动大语言模型技术的发展和应用,欢迎社区贡献。
mineflayer - 创建 Minecraft 机器人的高级 JavaScript 框架
APIGithubJavaScriptMinecraftMineflayer开源项目机器人
Mineflayer 是一个功能全面的 JavaScript 框架,专为创建 Minecraft 机器人而设计。支持 Minecraft 1.8 至 1.20.4 版本,提供实体追踪、方块操作、物理模拟和库存管理等核心功能。开发者可通过 Mineflayer 实现自动化任务、聊天交互和复杂 AI 行为。该项目具有活跃的社区支持和丰富的插件生态,适用于多种 Minecraft 自动化场景。
AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架
AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门
AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架,提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理,协同完成特定任务,如软件开发和咨询系统等;而模拟框架则允许用户自定义环境,从而观察和交互多个代理间的行为。此外,该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍,并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。
awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南
Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法
该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。
awesome-language-agents - 构建和优化语言代理的认知架构和实践
CoALAGithub学习开源项目推理认知架构语言代理
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。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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白日梦AI提供专注于AI视频生成的多样化功能,包括文生视频、动态画面和形象生成等,帮助用户快速上手,创造专业级内容。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

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