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机器学习工程能力的AI代理评估基准

MLE-bench是由OpenAI推出的一个基准测试，旨在衡量AI代理在机器学习工程方面的表现。该基准测试汇集了75个来自Kaggle的机器学习工程相关竞赛，形成了一套多样化的挑战性任务，测试了训练模型、准备数据集和运行实验等现实世界中的机器学习工程技能。通过Kaggle公开的排行榜数据，为每项竞赛建立了人类基准。使用开源代理框架评估了多个前沿语言模型在该基准上的表现，发现表现最佳的设置——OpenAI的o1-preview配合AIDE框架——在16.9%的竞赛中至少达到了Kaggle铜牌的水平。此外，还研究了AI代理的各种资源扩展形式以及预训练污染的影响。MLE-bench的基准代码已经开源，以促进未来对AI代理机器学习工程能力的理解。

研究项目，探索自动语言模型基准测试中的作弊行为。

Cheating LLM Benchmarks 是一个研究项目，旨在通过构建所谓的“零模型”（null models）来探索在自动语言模型（LLM）基准测试中的作弊行为。该项目通过实验发现，即使是简单的零模型也能在这些基准测试中取得高胜率，这挑战了现有基准测试的有效性和可靠性。该研究对于理解当前语言模型的局限性和改进基准测试方法具有重要意义。

开源AI模型，可微调、蒸馏、部署。

Llama 3.2是一系列大型语言模型（LLMs），预训练和微调在1B和3B大小的多语言文本模型，以及11B和90B大小的文本和图像输入输出文本的模型。这些模型可以用于开发高性能和高效率的应用。Llama 3.2的模型可以在移动设备和边缘设备上运行，支持多种编程语言，并且可以通过Llama Stack构建代理应用程序。

世界顶尖的开源大型语言模型

Reflection Llama-3.1 70B 是目前世界上顶尖的开源大型语言模型（LLM），采用名为 Reflection-Tuning 的新技术进行训练，使模型能够检测其推理中的错误并进行修正。该模型在合成数据上进行了训练，这些数据由 Glaive 生成。对于正在训练模型的用户来说，Glaive 是一个非常出色的工具。该模型使用标准的 Llama 3.1 聊天格式，通过特殊的标签来区分模型的内部思考和最终答案，从而提升用户体验。

高效开源的大型语言模型

OLMoE-1B-7B 是一个具有1亿活跃参数和7亿总参数的专家混合型大型语言模型（LLM），于2024年9月发布。该模型在成本相似的模型中表现卓越，与更大的模型如Llama2-13B竞争。OLMoE完全开源，支持多种功能，包括文本生成、模型训练和部署等。

RWKV v6 Finch 14B，开源大模型，高效处理长文本。

RWKV v6 Finch 14B是RWKV架构的第六个版本，也是该系列中最大的模型。它通过引入数据依赖性到token shift和time-mixing中，提高了处理长文本时的效率。Finch 14B模型在处理提示时，能够更好地管理其长期记忆，从而提供更广泛的应用范围。该模型是开源的，由Linux Foundation认可，并且接受社区的GPU集群时间捐赠以支持训练。

AI即时推理解决方案，速度领先世界。

Cerebras Inference是Cerebras公司推出的AI推理平台，提供20倍于GPU的速度和1/5的成本。它利用Cerebras的高性能计算技术，为大规模语言模型、高性能计算等提供快速、高效的推理服务。该平台支持多种AI模型，包括医疗、能源、政府和金融服务等行业应用，具有开放源代码的特性，允许用户训练自己的基础模型或微调开源模型。

2D游戏动画生成模型

godmodeanimation是一个开源的2D游戏动画生成模型，它通过训练文本到视频和图像到视频的模型来生成2D游戏动画。开发者使用了公共游戏动画数据和3D mixamo模型渲染动画来训练动画生成模型，并开源了模型、训练数据、训练代码和数据生成代码。

AI可观测性和机器学习监控平台

Evidently AI是一个开源的Python库，用于监控机器学习模型，支持从RAGs到AI助手的LLM驱动产品的评估。它提供了数据漂移、数据质量和生产ML模型性能的监控，拥有超过2000万的下载量和5000+的GitHub星标，是机器学习领域中一个值得信赖的监控工具。

9天内预训练的紧凑型大型语言模型

1.5-Pints是一个开源的紧凑型大型语言模型（LLM），它在9天内使用高质量数据进行预训练，旨在成为与Apple OpenELM和Microsoft Phi相当的AI助手。该模型的代码库和架构公开，以促进模型的复制、实验和进一步的开源开发。

一个正在训练中的开源语言模型，具备“听力”能力。

llama3-s是一个开放的、正在进行中的研究实验，旨在将基于文本的大型语言模型(LLM)扩展到具有原生“听力”能力。该项目使用Meta的Chameleon论文启发的技术，专注于令牌传递性，将声音令牌扩展到LLM的词汇表中，未来可能扩展到各种输入类型。作为一个开源科学实验，代码库和数据集都是公开的。

300行代码实现基于LLM的语音转录。

WeST是一个开源的语音识别转录模型，以300行代码的简洁形式，基于大型语言模型（LLM）实现语音到文本的转换。它由一个大型语言模型、一个语音编码器和一个投影器组成，其中仅投影器部分可训练。WeST的开发灵感来源于SLAM-ASR和LLaMA 3.1，旨在通过简化的代码实现高效的语音识别功能。

开源AI搜索引擎，提供网络搜索能力。

OpenPerPlex是一个开源AI搜索引擎，利用尖端技术提供网络搜索功能。它结合了语义分块、结果重排、谷歌搜索集成以及Groq作为推理引擎等技术，支持Llama 3 70B模型，以提高搜索的准确性和效率。

开源框架，支持数据驱动的自适应语言代理。

aiwaves-cn/agents 是一个开源框架，专注于数据驱动的自适应语言代理。它提供了一种系统化框架，通过符号学习训练语言代理，灵感来源于用于训练神经网络的连接主义学习过程。该框架实现了反向传播和基于梯度的权重更新，使用基于语言的损失、梯度和权重，支持多代理系统的优化。

高效准确的气候模拟模型

NeuralGCM是由谷歌研究团队开发的气候模型，与传统基于物理的气候模型相比，它结合了机器学习技术，提高了模拟的准确性和效率。NeuralGCM能够生成2至15天的天气预测，其准确性超过了当前的黄金标准物理模型，并且在重现过去40年的温度数据方面比传统大气模型更为准确。尽管NeuralGCM尚未构建为完整的气候模型，但它标志着开发更强大、更易用气候模型的重要一步。

综合表格数据学习工具箱和基准测试

LAMDA-TALENT是一个综合的表格数据分析工具箱和基准测试平台，它集成了20多种深度学习方法、10多种传统方法以及300多个多样化的表格数据集。该工具箱旨在提高模型在表格数据上的性能，提供强大的预处理能力，优化数据学习，并支持用户友好和适应性强的操作，适用于新手和专家数据科学家。

构建个性化AI代理的开源平台

Scoopika是一个开源的开发者平台，旨在帮助开发者构建能够看、说、听、学习并采取行动的个性化AI代理。它为AI时代提供了一个安全、高效且易于使用的平台，支持全边缘兼容性和实时流媒体，内置视觉和语音聊天功能。Scoopika强调了其开放源代码的特性，提供了服务器端和客户端的运行库，以及React项目中的集成模块，拥有一个不断增长的开发者社区。

探索大脑智能的AI项目

Thousand Brains Project是由Jeff Hawkins和Numenta公司发起，旨在通过理解大脑新皮层的工作原理来开发新型的人工智能系统。该项目基于Thousand Brains Theory of Intelligence，提出了与传统AI系统根本不同的大脑工作原理。项目的目标是构建一种高效且强大的智能系统，能够实现人类所具备的智能能力。Numenta公司开放了其研究资源，包括会议记录、代码开源，并建立了一个围绕其算法的大型社区。该项目得到了盖茨基金会等的资金支持，并鼓励全球研究人员参与或加入这一激动人心的项目。

提升市场搜索、推荐和原生广告的排名

Promoted是一个专注于市场搜索、推荐和原生广告排名的解决方案，通过先进的机器学习技术和大型语言模型搜索相关性AI技术，显著提升转化率和广告质量。它为市场平台提供了统一的搜索、推荐和广告服务，帮助企业实现更好的匹配和更高的收益。

基于Agently AI框架的开源自动新闻收集工具

Agently Daily News Collector是一个基于Agently AI应用开发框架的开源项目，能够自动收集特定主题的新闻。用户只需输入新闻收集的领域主题，AI代理将自动工作，直到生成并保存到Markdown文件中的高质量新闻集合。

开源字幕生成工具，实现内容无缝翻译。

subtitle是一个开源的字幕生成工具，利用先进的机器学习技术，为用户提供准确且自然的声音字幕。它支持多种语言，易于集成到现有的工作流程中，并允许用户在自己的服务器上自托管，增强控制权和隐私保护。

开源向量数据库，适用于开发者构建通用AI应用。

Milvus是一个为开发者设计的开源向量数据库，专门用于大规模高维向量的相似性搜索。它支持pip安装，可以与流行的AI开发工具一起使用，并且能够扩展到数十亿个向量。Milvus以其高效的向量相似性搜索能力，帮助开发者构建强大且可扩展的图像检索系统，无论是管理个人照片库还是开发商业图像搜索应用程序，Milvus都提供了一个强大的基础，帮助开发者发掘图像集合中的潜在价值。

先进的AI检索器，用于RAG。

DenserRetriever是一个开源的AI检索模型，专为RAG（Retrieval-Augmented Generation）设计，利用社区协作的力量，采用XGBoost机器学习技术有效结合异构检索器，旨在满足大型企业的需求，并且易于部署，支持docker快速启动。它在MTEB检索基准测试中达到了最先进的准确性，并且Hugging Face排行榜上也有其身影。

专为LLM和RAG应用设计的高效网络爬虫

HyperCrawl是第一个为LLM（大型语言模型）和RAG（检索增强生成模型）应用设计的网络爬虫，旨在开发强大的检索引擎。它通过引入多种先进方法，显著减少了域名的爬取时间，提高了检索过程的效率。HyperCrawl是HyperLLM的一部分，致力于构建未来LLM的基础设施，这些模型需要更少的计算资源，并且性能超越现有的任何模型。

多语言AI模型，支持101种语言。

Aya是由Cohere For AI领导的全球性倡议，涉及119个国家的3000多名独立研究人员。Aya是一个尖端模型和数据集，通过开放科学推进101种语言的多语言AI。Aya模型能够理解并按照101种语言的指令执行任务，是迄今为止最大的开放科学机器学习项目之一，重新定义了研究领域，通过与全球独立研究人员合作，实现了完全开源的数据集和模型。

一个完全开源的大型语言模型，提供先进的自然语言处理能力。

MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型，它包括预训练数据、数据处理管道（Matrix）、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练，使用了4.5T的英文和中文token，展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色，超越了同等规模的模型。为了研究目的，我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度，因此我们全面发布了MAP-NEO，包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。

一个多功能且强大的SDXL-ControlNet模型，适用于各种线条艺术的调节。

MistoLine是一个SDXL-ControlNet模型，能够适应任何类型的线条艺术输入，展示出高精度和出色的稳定性。它基于用户提供的线条艺术生成高质量图像，适用于手绘草图、不同ControlNet线条预处理器和模型生成的轮廓。MistoLine通过采用新颖的线条预处理算法（Anyline）和基于stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0的Unet模型的重新训练，以及在大型模型训练工程中的创新，展现出在复杂场景下超越现有ControlNet模型的细节恢复、提示对齐和稳定性的优越性能。

开源基础模型，用于代码智能任务，支持116种编程语言。

Granite Code Models 是 IBM 开发的一系列开源基础模型，专为代码生成任务设计，如修复错误、解释代码、文档化代码等。这些模型在多种编程语言上进行了训练，并在不同的代码相关任务上达到了最先进的性能。主要优点包括全面的性能、企业级的信任度以及遵循 IBM 的 AI 伦理原则进行训练。

用于评估其他语言模型的开源工具集

Prometheus-Eval 是一个用于评估大型语言模型（LLM）在生成任务中表现的开源工具集。它提供了一个简单的接口，使用 Prometheus 模型来评估指令和响应对。Prometheus 2 模型支持直接评估（绝对评分）和成对排名（相对评分），能够模拟人类判断和专有的基于语言模型的评估，解决了公平性、可控性和可负担性的问题。

开源框架，用于构建模块化的生产级应用程序。

Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。