ICLR2025-Papers-with-Code: 历年ICLR论文和开源项目合集,包含ICLR2021、ICLR2022、ICLR2023、ICLR2024、ICLR2025

作者 yinizhilian · Agent 工具 · ★ 589

最后更新: · 由 Agent Skills Hub 收录 · 每 8 小时同步一次

安全审计结论:安全 · 质量分 45/100

42 条规则都没有命中:没有凭证窃取,没有数据外泄,没有 curl | sh 式安装。按慢雾(SlowMist)agent 安全分类法建立的 42 条公开规则扫描,每 8 小时更新一次。 完整审计 →

质量分综合九项启发式检查:完整度、清晰度、具体程度、示例、结构、对 agent 的友好度、分步内容、指令质量和安全提示。它衡量的是项目把自己讲清楚的程度,不是代码质量。

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基本信息

Star 数589
Fork 数35
分类Agent 工具
质量分45/100
最后更新2025-03-14
创建时间2024-05-14
估计 Token 数~118k

关于 ICLR2025-Papers-with-Code

ICLR 2025 论文和开源项目合集 本仓库旨在收集ICLR最新研究进展,尤其是LLM方面,涉及NLP领域的各个方向,此项目长期不定时更新。 欢迎watch和fork!不过给个star⭐就更好了❤️。 知乎地址:ShuYini 微信公众号: AINLPer(每日更新,欢迎关注) 另外也欢迎大家进入AINLPer星球,每天推送最新、最优质论文,紧跟AIGC大模型前沿进展;另外星球也特设大模型Agent、大模型推理、RAG系统搭建、热门综述、大模型实操、数据集、测试基准、行业发展状况、大厂工作内推等专栏。详细介绍→:https://mp.weixin.qq.com/s/wHnm9ek4ojYTA2EPLNILw 感兴趣的小伙伴,赶快扫描下方⬇二维码,新用户加入更有50元优惠券🔖,每年仅需49! ​ 💎💎💎💎💎💎💎💎💎💎💎💎💎💎 历年ICLR 论文和开源项目合集...

兼容技能

和 ICLR2025-Papers-with-Code 搭配使用的工具:

  • Autono — semantic(0.21)+complementary+rare_topics+similar_pop (46%)

ICLR2025-Papers-with-Code 的替代品:最接近的 6 个工具

想找 ICLR2025-Papers-with-Code 的替代品?在 Agent Skills Hub 收录的 Agent 工具里,下面 6 个项目和它最接近,按话题重合度、星数和社区热度排序。

  • Agently 作者 AgentEra · ⭐ 1.7k

    [GenAI Application Development Framework] 🚀 Build GenAI application quick and easy 💬 Easy to interact with

  • create-llm 作者 theaniketgiri · ⭐ 362

    The fastest way to build and start training your own LLM. CLI tool that scaffolds production-ready PyTorch tra

  • LLMCompiler 作者 SqueezeAILab · ⭐ 1.9k

    [ICML 2024] LLMCompiler: An LLM Compiler for Parallel Function Calling

  • tribe 作者 StreetLamb · ⭐ 1.1k

    Low code tool to rapidly build and coordinate multi-agent teams

  • Foundry 作者 promptise-com · ⭐ 893

    The foundation layer for agentic intelligence.

  • llama-cpp-agent 作者 Maximilian-Winter · ⭐ 658

    The llama-cpp-agent framework is a tool designed for easy interaction with Large Language Models (LLMs). Allow

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这个安全评级是怎么来的

评级来自基于 SlowMist agent 安全分类法的规则扫描:42 条公开规则,覆盖凭证窃取、数据外泄、curl | sh 安装等。它是第一层扫描,不是人工审计 — 我们如实说明,不夸大。

问题规模有独立研究佐证:Liu et al. (2026) 对 31,132 个 agent skill 的研究发现,26.1% 含有安全漏洞。我们自己的全目录普查已作为可引用的开放数据集发布。

信源与负责人:

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