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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

OdysseyMinecraftLLM技能库探索能力Github开源项目

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。

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介绍相关项目
Stellar-Odyssey-12b-v0.0 - 语言模型合并的先锋工具
GithubHuggingfaceStellar Odysseymergekittransformers合并模型开源项目模型语言模型
Stellar Odyssey 12b v0.0项目使用mergekit和della_linear方法，将Mistral-Nemo-Base-2407与MN-12B系列等多个语言模型成功整合，结合不同模型的特点，提高了性能表现。目前项目处于测试阶段，在此感谢AuriAetherwiing的技术支持。
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。
AI-Optimizer - 涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法的多功能深度强化学习平台
AI-OptimizerGithub多智能体强化学习开源项目深度强化学习离线强化学习自监督学习
AI-Optimizer是一款多功能深度强化学习平台，涵盖从无模型到基于模型，从单智能体到多智能体的多种算法。其分布式训练框架高效便捷，支持多智能体强化学习、离线强化学习、迁移和多任务强化学习、自监督表示学习等，解决维度诅咒、非平稳性和探索-利用平衡等难题，广泛应用于无人机、围棋、扑克、机器人控制和自动驾驶等领域。
openssa - 融合HTP和OODAR技术的智能代理框架解决行业难题
GithubOpenSSA层级任务规划开源框架开源项目智能代理问题解决
OpenSSA是一款智能代理框架，旨在解决实际行业中的复杂问题。该框架集成了分层任务规划（HTP）和观察-定向-决策-行动推理（OODAR）技术，实现了超越大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）的二级智能。OpenSSA支持多种LLM后端，采用开放可扩展的架构，方便开发者进行行业定制。其小型高效的代理设计适合实际部署，能以较少的计算资源实现出色的问题解决能力。
odd-platform - 开源数据发现与可观察性平台
GithubODD Platform元数据管理开源项目数据发现数据可观察性数据治理
ODD Platform是一个开源的数据发现和可观察性平台,为数据团队提供现代化的用户友好环境。该平台具备联邦数据目录、端到端数据血缘、ML实验记录和数据质量监控等功能,有助于提高数据民主化效率、增强协作能力并缩短数据发现时间。作为开放数据发现规范的参考实现,ODD Platform支持多种数据源集成,适合需要改善数据治理的组织使用。
OmAgent - 多模态智能代理系统实现复杂视频理解
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OmAgent是一个多模态智能代理系统，结合多模态大语言模型和算法来完成复杂任务。系统包含轻量级智能代理框架omagent_core和三个核心组件：Video2RAG、DnCLoop和Rewinder Tool。OmAgent突破视频长度限制，实现长视频理解、任务分解和信息检索。这一开源项目为研究和开发多模态应用提供了有力工具。
llm - LLM实验项目集合 探索大型语言模型应用
API密钥GithubLLM实验OpenAIPinecone开源项目虚拟环境
该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。
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。
ml-agents - 用于游戏和模拟环境的开源智能代理训练工具
AIGithubUnity ML-Agents Toolkit开源项目强化学习模拟环境游戏开发
Unity ML-Agents Toolkit是一个开源项目，利用游戏和模拟环境训练智能代理。集成了基于PyTorch的先进算法，用户可以轻松训练2D、3D和VR/AR游戏中的智能代理。支持强化学习、模仿学习和神经进化等方法，适用于NPC行为控制、自动化测试和游戏设计评估。该工具包为游戏开发者和AI研究人员提供了一个共享平台，助力在Unity丰富环境中测试AI进展，并惠及广泛的研究和开发社区。
ok-robot - 家庭环境中实现自主导航与操作的模块化框架
GithubOK-Robot室内导航开源框架开源项目机器人操作物体抓取
OK-Robot是一个零样本模块化框架，集成了先进的导航和操作模型，用于执行家庭环境中的取放任务。该项目在10个真实家庭中测试了170多个物体，成功率达58.5%。通过整合AnyGrasp抓取和VoxelMap开放词汇导航等技术，OK-Robot为家庭服务机器人研究提供了开放平台。
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