IoT-利用内部对话实现自主推理

一个简单的ReAct Agent模板，用于构建基于LangGraph的agent，通过迭代推理和执行动作来解决复杂问题。该项目旨在提供一个易于使用和扩展的框架，帮助开发者快速实现复杂任务的解决方案。

Cognitiev PRO是一个多模态的AI聊天机器人，致力于在保护用户隐私的前提下，革新用户与技术的互动方式。该项目基于先进的GPT-4技术，提供定制的聊天模式，包括书籍/电影解说、故事/剧本写作、艺术/代码分析、代码改进等多种功能。

Hugging Face近日推出了全新的聊天助手功能!不仅能够在2次点击内建立您的个人助理，您还可以自定义助手的名字、头像、描述，选择使用开放的LLM（如Llama2或Mixtral），并定义自定义系统消息和不同的消息启动器。

汇总人工反馈强化学习（RLHF）算法的资料库，旨在整理RLHF相关论文和博客，帮助理解如何通过人工反馈优化大型语言模型

Coglayer 是一款由人工智能驱动的助手，旨在作为大脑的延伸，帮助用户发现新见解，适应用户的思维过程，使思维旅程更加轻松，并确保更加信息丰富的思考。

TinyStories是一个参数量小于1000万的大语言模型，能够流利地讲英语，表明较小的模型在经过微调后也可以胜任单一任务。

Parlay是一个利用人工智能的教学平台，帮助教师促进有意义、可衡量和包容性的课堂讨论。它提供了多种功能，支持教师提高学生参与度和讨论质量。

Product Prompt 是一个无代码的提示工程工具，旨在简化使用产品数据为生成式 AI 编写提示的过程，专为需要原型设计新生成式 AI 功能的团队而设计。

PRM800K是一个用于训练过程监督奖励模型（PRM）的数据集，旨在提高大型语言模型在复杂推理任务中的准确性，尤其是在数学问题上。该数据集包含800K个步进级标签，覆盖12K个问题的75K个解决方案，使用主动学习技术选择最具信息量的数据样本进行人工注释，从而提供细粒度反馈，通过评估中间推理步骤来改进结果，最终提高解决率，从42.5%提升到78%在MATH数据集子集上。

该项目提供了一个关于大型语言模型推理的教程代码，涵盖了多种生成算法、元生成算法及高效元生成算法，旨在提高模型推理的效率和效果。用户可以通过该教程学习如何实施不同的算法，以优化文本生成和推理性能。

Dynasor 是一个基于 vLLM 的扩展，旨在通过动态执行和提前停止技术，显著加速大型语言模型（LLM）的推理过程，而无需进行额外的训练或微调。它提供了 CLI 界面和 OpenAI 兼容服务器，使用灵活，适用于多种推理场景。

AMD GPU推理引擎：基于 Docker 的 AMD GPU 推理引擎项目，旨在在 AMD GPU 上运行大型语言模型（LLMs），特别是 Hugging Face 的 LLaMA 模型家族。该项目提供了高效的推理性能，并支持容器化部署，方便用户进行模型的集成和使用。

这个研究项目致力于复现并理解 OpenAI 的 O1 模型，重点是开发新的训练方法，并深入探究大型语言模型 (LLMs) 中复杂推理的底层原理。目前已经发布了三篇研究论文。

该项目涉及与OpenAI o1相关的研究工作和背景技术，包括大型语言模型推理、自我博弈强化学习、复杂逻辑推理、规模法则等内容。

StartOS是一个为初创企业设计的启动系统，旨在整合各种应用中的数据，减少对昂贵SaaS工具的依赖。它将所有必要功能整合到Notion中，并配备集成的上下文AI，能够从用户的数据中学习，帮助企业高效管理信息，无需额外的高额订阅费用。