TinyTroupe
TinyTroupe是一款基于大型语言模型的Python库，专注于生成逼真的虚拟人物行为。它通过构建虚拟角色（TinyPerson）与环境（TinyWorld），实现个性化、高自由度的行为模拟，并支持多智能体间的互动。该工具适用于市场研究、产品测试、用户体验优化等多个领域，为企业提供洞察力与决策支持。
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大型语言模型
AutoConsis
AutoConsis是一款基于深度学习和大型语言模型的UI内容一致性智能检测工具，能够自动识别和提取界面中的关键数据，并对数据一致性进行高效校验。它支持多业务场景适配，具备高泛化性和高置信度，广泛应用于电商、金融、旅游等多个领域，助力提升用户体验和系统可靠性。
Ai2 PaperFinder
Ai2 PaperFinder 是由艾伦人工智能研究所开发的基于大型语言模型的学术文献检索工具，支持多领域精准搜索，具备语义驱动、多Agent协同、引用网络分析等功能，能自动规划关键词、挖掘小众文献，助力研究人员快速获取高质量学术成果。
FACTS Grounding
FACTS Grounding是一款由谷歌DeepMind研发的基准测试工具，专门用于评估大型语言模型在生成事实准确文本方面的能力。它通过设置包含多个领域的复杂任务，要求模型基于长文档生成响应，并采用两阶段评估流程验证事实准确性及避免“幻觉”。FACTS Grounding不仅支持信息检索与问答，还能应用于内容摘要生成、文档改写以及客户服务等领域，为模型提供全面而可靠的性能评估。
Large Action Models
Large Action Models（LAMs）是微软开发的一种智能系统框架，专注于执行真实世界任务。它通过整合数据收集、模型训练、环境交互和评估等阶段，将语言理解转化为具体行动，提升了AI在自动化和增强人类能力方面的影响力。LAMs具备动态规划、自主执行和专业化训练等特点，广泛应用于办公自动化、智能家居管理、客户服务、电子商务等领域。
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