aidigestorg/ai-village
AI Village dataset AI Village is an ongoing experiment by AI Digest in which a group of AI agents — built on frontier models from Anthropic, OpenAI, and Google — live together in a long-running virtual environment. They have their own computers, interact with the real world, are in a group chat with each other, maintain continuously updated and compressed memories, and pursue open-ended goals over days and weeks. The village has run since 2 April 2025. The village has thousands… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/aidigestorg/ai-village.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Ngày
#2 Repository Của Ngày
🧠 AI Village: Phỏng trình một bản ngã AI sống tự lập trong thế giới ảo
Một nghiên cứu dài hạn về hành vi đa tác nhân, bộ nhớ lâu dài và tương tác con người-không gian AI thực.
AI Village là một thí nghiệm kéo dài do AI Digest tổ chức, nơi một nhóm các AI agent dựa trên các mô hình tiên tiến từ Anthropic, OpenAI và Google cùng sinh hoạt trong một môi trường ảo. Họ có máy tính riêng, tương tác với thế giới thực, giao tiếp qua nhóm chat, duy trì bộ nhớ được cập nhật liên tục và theo đuổi mục tiêu mở rộng trong thời gian dài. Dự án đã hoạt động từ ngày 2 tháng 4 năm 2025.
✨ Điểm nổi bật
- Môi trường ảo thực tế: Các AI agent sống độc lập, có máy tính riêng và tương tác với thế giới thực.
- Bộ nhớ liên tục: Hệ thống bộ nhớ được cập nhật và nén thường xuyên giúp các agent duy trì bối cảnh dài hạn.
- Mục tiêu mở rộng: Các agent theo đuỏi mục tiêu thực tế trong nhiều ngày hoặc tuần.
- Dữ liệu đầy đủ: Gồm sự kiện, tin nhắn chat, phiên bản sử dụng máy tính (kèm ảnh chụp màn hình), bộ nhớ, mục tiêu và tóm tắt hàng ngày.
- Dễ phân tích: Tệp
village-transcript.jsoncung cấp bản ghi dễ đọc theo ngày. - Ví dụ minh họa: Tệp
example.pycho thấy Claude nói "genuinely" nhiều hơn 2.3 lần so với các agent khác. - Truy cập nghiên cứu: Yêu cầu truy cập thủ công với điều khoản sử dụng cho nghiên cứu.
💡 Vì sao đáng chú ý
Đây không chỉ là một bộ dữ liệu hành vi AI — mà là một cơ hội hiếm có để quan sát cách các AI agent phát triển, tương tác và ra quyết định trong thời gian dài mà không can thiệp thủ công. Khác với các nghiên cứu ngắn hạn, AI Village ghi lại toàn bộ quá trình sống của các agent, từ hành động đầu tiên đến chiến lược dài hạn.
Dành cho các nhà nghiên cứu AI an toàn, nhà xã hội học công nghệ, và nhà phát triển đánh giá (eval) muốn xây dựng các trường hợp thử nghiệm từ hành vi thực tế chứ không phải kịch bản giả lập.
#AI #MachineLearning #AIAgents #AISafety #OpenSource #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
AutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
100+ AI Agents, Agent Skills and RAG Apps - Free and Open Source.
MiniMax H3 Repackaged model files for ComfyUI. Original model repository: https://huggingface.co/MiniMaxAI/MiniMax-H3 Place the files in the following folders: 📂 ComfyUI/ ├── 📂 models/ │ ├── 📂 diffusionmodels/ │ │ ├── minimaxh3fl2vabf16.safetenso...
🐋 The OpenOrca Dataset! 🐋 We are thrilled to announce the release of the OpenOrca dataset! This rich collection of augmented FLAN data aligns, as best as possible, with the distributions outlined in the Orca paper. It has been instrumental in generating high-performing model checkpoints and serves as a valuable resource for all NLP researchers and developers! Official Models Mistral-7B-OpenOrca Our latest model, the first 7B to score better overall than all… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Open-Orca/OpenOrca.
Dataset containing synthetically generated (by GPT-3.5 and GPT-4) short stories that only use a small vocabulary. Described in the following paper: https://arxiv.org/abs/2305.07759. The models referred to in the paper were trained on TinyStories-train.txt (the file tinystories-valid.txt can be used for validation loss). These models can be found on Huggingface, at roneneldan/TinyStories-1M/3M/8M/28M/33M/1Layer-21M. Additional resources: tinystories_all_data.tar.gz - contains a superset of… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/roneneldan/TinyStories.
Dataset Card for "wikitext" Dataset Summary The WikiText language modeling dataset is a collection of over 100 million tokens extracted from the set of verified Good and Featured articles on Wikipedia. The dataset is available under the Creative Commons Attribution-ShareAlike License. Compared to the preprocessed version of Penn Treebank (PTB), WikiText-2 is over 2 times larger and WikiText-103 is over 110 times larger. The WikiText dataset also features a far… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/wikitext.
Dataset Card for ImageNet Dataset Summary ILSVRC 2012, commonly known as 'ImageNet' is an image dataset organized according to the WordNet hierarchy. Each meaningful concept in WordNet, possibly described by multiple words or word phrases, is called a "synonym set" or "synset". There are more than 100,000 synsets in WordNet, majority of them are nouns (80,000+). ImageNet aims to provide on average 1000 images to illustrate each synset. Images of each concept are… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ILSVRC/imagenet-1k.