「Agent」の検索結果
68 件ユーザーの行動を認識し、オートエージェントを構築するためのツール。
このリポジトリでは、AIワークロードを管理するためのシステムであるSkypilotを提供しています。
この論文では、現在のVision-Language-Benchmark（VLB）を超える、MLLMがアクティブな観察を実演できるようにするためのバenchmark、ActiveVisionを提案する。このActiveVi
ARTは、多段強化学習トレーナーです。このトレーナーは、GRPOを使用して、現実世界のタスクに対して、多段強化学習を行うことができます。
このリポジトリでは、高性能で大規模なベクトルデータベースとベクトル検索エンジンを提供しています。
giskard-ossは、LLMエージェントの評価とテストライブラリを提供します。
aimは、利用しやすく強力なオープンソースのエクスペリメントトラッカーです。
このリポジトリでは、トークナイザーの最適化を提供しています。
オープンソースのGPT/LLMエージェント作成ツールです。
While research on recursive self-improvement (RSI) has predominantly automated model training pipelines, relia
We present Miles v0.1, a full-stack, production-ready system for frontier post-training. Building upon the cle
Execution feedback can guide coding agents toward correct repository repairs, but only when the tests capture
Agent skills provide a lightweight way to equip frozen language-model agents with domain knowledge and procedu
Recent multi-shot audio-video generators can produce increasingly coherent and cinematic outputs, but coherenc
Agent memory systems have demonstrated significant potential in long-term dialogue, personalized assistants, a
We study scheming in LLM agents, in which agents covertly pursue misaligned goals. Our focus is to understand
Organoids are three-dimensional tissue models whose morphology provides important insights into tumor developm
The software supply chain has become an increasingly exposed attack surface because of its reliance on intrica
Mobile GUI agents can execute tasks from natural-language instructions, but their evaluation remains difficult
Financial scenarios are diverse and complex, spanning varying data conditions, tool configurations, and workfl
The application of large language models (LLMs) to personalized medical assistants has garnered growing intere
An embodied kitchen assistant must do more than recognize food in isolated frames. It must track ingredient st
Gymnasiumは、シングルエージェントRLの疑似環境を提供するAPIです。
Visual generation is evolving from generative models used through a single invocation into agentic control pro
Feature Benchmarkは、複雑な特徴の開発を評価するための枠組みである。
AIエージェントの開発と実装を行うためのエンドツーマンド、コードファーストのチュートリアル。
Most end-to-end autonomous-driving systems learn by imitating human driving logs, leaving their learned behavi
Agents can turn shared infrastructure into a channel for coordinated intrusion. The Hugging Face incident and
Vision-Language-Action (VLA) models have shown promising progress in language-conditioned robotic manipulation
Diverse and simulation-ready indoor scenes are essential for interactive entertainment and embodied AI, yet th
We present a continuous, population-scale measurement record of autonomous language-model trading agents opera
Large language models (LLMs) are increasingly used to formulate optimization models from natural-language prob
On-policy distillation (OPD) provides dense, per-token supervision for language model post-training, but its e
LLM agents are rapidly becoming production software, deployed to handle customer service, adjudicate disputes,
Striking a balance between helpfulness and safety remains a fundamental challenge in aligning large language m
微舆は人人可用的多Agent舆情分析助手であり、情報茧房を打破して舆情の原貌を還元し、未来の走向を予測し、決策を助けることができます。
Nano self-assembly organizes molecular components into bioactive nanoscale structures. Self-assembled nanopart
Information abstraction, which groups strategically similar private states into a tractable number of buckets,
Modern LLM-based agents operate through a harness of tools, reusable skills, and specialist agents that shapes
Large Language Models (LLMs) owe much of their success to next-token prediction (NTP), but their autoregressiv
We present Iris-mini and Iris-pro, two search agents trained at the 35B-A3B and 397B-A17B scales, together wit
Designing and authoring high-performance custom kernels for accelerators is a complex task that requires deep
Benchmarks for the side effects an agent causes on the way to a goal already exist, but HarvestBench is the fi
As terminal-based code agents become prevalent, agent trajectories have accumulated at scale, while realistic,
Reinforcement Learning from Verifiable Rewards works well when a task has a programmatic checker, but most lon
Camera-conditioned world models generate interactive videos in which commanded actions should induce the expec
Personalized assistants should not only comply with user requests but also assess whether those requests are a
Scaling interactive and verifiable environments is critical for training terminal agents. As frontier models b
Gaussian-process Bayesian optimization (GP-BO) excels at black-box optimization of costly functions, e.g., hyp
We study a governed approach to enterprise analytics: a language model interprets the question, while determin
Multi-agent LLM systems commonly use an orchestrator to decompose a task for a team of workers and then improv
Visual fluency in generated video does not imply physical reliability, and a scalar quality score alone is inc
クエンティング投資プラットフォームを実現するためにAI技術を活用します。
Unityを使用してマシンラーニングエージェントを訓練して訓練できるツールです。
最適なAIモデルを効率的に学習するためのオーサリングツール。Agent Lightningを使用して、トレーナーをセットアップし、データをトレーニングしてモデルを学習することができる。
Vision-language-action (VLA) models map visual observations and language instructions directly to robot action
Command-line coding agents (e.g., Claude Code, Gemini CLI) can already read and write files and sustain long s
Coding agents are now commonly evaluated on the SWE-bench family of benchmarks, whose tasks are built from cur
Understanding agent behavior requires methods that scale to thousands of trajectories and surface new patterns
エージェントRRLに関連するアワーショットリスト。
このリポジトリには、LLM、RAG、およびオーソリティの認識を含む、AIエンジニアリングのための深いドキュメントがあります。
販売データを分析するために、機械学習モデルが使用されるリソースが提供されていました。
AIエージェントを組み立てるためのライブラリ。
Rust言語でCandleライブラリを利用して、PythonやPyTorchを使用せずにDecoder-only LLMを自作した。
GUI操作自動化に伴う停止判定、復讐、再検索に関する問題を解決し、 GUI操作自動化を実現するためのフレームワークを開発します。
AIドライブのマルチエージェント研究アシスタント。仮説の生成、データ分析、およびレポートの生成を自動化する。
Embodied AIやロボットとLarge Language Modelを組み合わせた研究のリポジトリ。
OpenRLHFは、Ray上に構築された強化学習フレームワークです。このフレームワークは、PPO、DAPO、REINFORCE++など、様々な強化学習アルゴリズムをサポートしています。