SELA

SELAは、モンテカルロ木探索とLLMベースのエージェントを組み合わせることで、自動機械学習を強化します。

一般製品プログラミング自動機械学習モンテカルロ木探索

SELAは、モンテカルロ木探索（MCTS）と大規模言語モデル（LLM）ベースのエージェントを組み合わせることで、自動機械学習（AutoML）を強化する革新的なシステムです。従来のAutoML手法は、多様性の低さと最適でないコードを生成することが多く、モデル選択と統合における有効性を制限していました。SELAは、パイプライン構成を木として表現することで、エージェントがソリューション空間をインテリジェントに探索し、実験からのフィードバックに基づいて戦略を反復的に改善することを可能にします。

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SELA — SELAは、モンテカルロ木探索とLLMベースのエージェントを組み合わせることで、自動機械学習を強化します。

Open LLM リーダーボード — オープンな大規模言語モデルのランキング

Argo — 自分自身の大規模モデルを簡単に構築し、専用の知恵をローカルで実現します。

NotaGen — NotaGen は、大規模言語モデルのトレーニングパラダイムを採用し、高品質のクラシック音楽楽譜の生成に特化した、記号音楽生成モデルです。

AoT — Atom of Thoughts (AoT)は大規模言語モデルの推論性能を向上させるためのフレームワークです。

語析Yuxi-Know — 大規模言語モデルRAGナレッジベースに基づく知識グラフQ&Aシステムで、複数の主要な言語モデルへの対応とローカル展開をサポートしています。

Level-Navi Agent-Search — Level-Navi Agentは、トレーニングなしで使用できるフレームワークであり、大規模言語モデルを使用して、深層クエリ理解と正確な検索を実行します。

M2RAG — マルチモーダルコンテキストにおける検索強化生成のためのベンチマークテストコードリポジトリです。

SWE-RL — 強化学習により、オープンソースソフトウェアの進化における大規模言語モデルの推論能力を向上させます。

TableGPT2-7B — TableGPT2-7Bは、表データ処理に特化した大規模言語モデルであり、データ分析やビジネスインテリジェンスのタスクに最適です。

Coding-Tutor — 大規模言語モデルをプログラミング指導ツールとして活用する可能性を探求し、Trace-and-Verifyワークフローを提案します。

百宝箱Tbox — アリペイの生活シーンに基づき、最先端の大規模言語モデル技術を活用して、企業が専門的なインテリジェントエージェントを迅速に構築できるように支援します。

MoBA — MoBAは、長文コンテキストに対応した混合ブロックアテンション機構であり、大規模言語モデルの効率化を目的としています。

Goedel-Prover — Goedel-Proverは、数学問題の形式化証明に特化したオープンソースの自動定理証明モデルです。

OmniParser-v2.0 — OmniParserは、UIスクリーンショットを構造化されたフォーマットに変換し、LLMベースのUIエージェントのパフォーマンスを向上させる汎用スクリーン解析ツールです。

DMXAPI — DMXAPIは、300種類以上の大規模言語モデル（LLM）APIを統合するグローバルなプラットフォームです。

Mistral-Small-24B-Instruct-2501 — Mistral Small 24Bは、多言語に対応した高性能な命令微調整大型言語モデルであり、幅広い用途に使用できます。

MNN大規模言語モデル Androidアプリ — 多様なモダリティに対応した、フル機能の巨大言語モデルAndroidアプリです。

Baichuan-M1-14B — 百川智能が開発した、医療現場向けに最適化されたオープンソースの大規模言語モデルです。優れた汎用性と医療分野での高い性能を備えています。

Doubao-1.5-pro — Doubao-1.5-proは、推論性能とモデル能力の究極的なバランスに重点を置いた、高性能なスパースMoE（Mixture of Experts）大規模言語モデルです。

DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B — DeepSeek-R1-Distill-Llama-70Bは、強化学習によって最適化された大規模言語モデルであり、推論と対話能力に特化しています。

PaSa — PaSaは、大規模言語モデルを駆使した高度な学術論文検索エージェントであり、自律的に意思決定を行い、正確な結果を取得します。

InternVL2_5-78B-MPO — これは、優れた総合性能を示す高度なマルチモーダル大規模言語モデルシリーズです。

自己適応型LLM — 未経験のタスクにもリアルタイムで適応する、自己適応型大規模言語モデルフレームワークです。

InternLM3-8B-Instruct — InternLM3-8B-Instructは、汎用目的と高度な推論を目的とした、80億パラメーターのオープンソース指令モデルです。

MinMo — MinMoは、シームレスな音声インタラクションを可能にするマルチモーダル大規模言語モデルです。

Dria-Agent-a-3B — Qwen2.5-Coderシリーズをベースとした大規模言語モデルで、エージェントアプリケーションに特化しています。

Dria-Agent-a-7B — Qwen2.5-Coderシリーズを基に訓練された、エージェントアプリケーションに特化した大規模言語モデルです。

Dria-Agent-α — Dria-Agent-αは、Pythonベースの大規模言語モデルツール連携フレームワークです。

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — 特定モデルに基づく量子化済み大規模言語モデルで、自然言語処理などのタスクに適しています。