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生成式AI和深度学习在分子设计与优化中的应用

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此页面汇总了生成式AI和深度学习在分子设计和分子构象生成中的研究及资料。涵盖分子优化、数据集和基准、药物相似性和评估指标，以及基于结构、片段等生成模型的评论。这些资源对药物设计、材料发现和生命科学研究人员非常有用，并提供最新的学术和应用进展，持续更新。

generative-ai-on-aws - 在AWS平台上开发和部署生成式AI应用的全面指南

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这本由AWS专家编写的指南全面介绍了在AWS平台上开发和部署生成式AI应用的过程。内容涵盖从基础知识到高级技术，包括提示工程、大型语言模型、模型优化、微调技术、RLHF、RAG和多模态模型等。本书探讨了如何利用Amazon Bedrock等AWS服务构建先进的生成式AI解决方案，为开发者和企业提供了在AWS上实施生成式AI的实用知识。

my-awesome-AI-bookmarks - 全面的AI学习资源库从理论到实践的精选集合

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这是一个综合性的人工智能资源库,涵盖深度学习和机器学习领域。收录了业界顶尖专家的文章、代码实现和核心概念,内容从基础理论延伸到实际应用,包括迁移学习、强化学习和自然语言处理等热门主题。项目汇集了丰富的学习材料,适合AI研究者和从业者参考使用。

awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers - 语音识别与合成技术研究关键论文集锦

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本项目汇聚了语音识别与语音合成领域的重要研究论文，涵盖多个子领域，包括自动语音识别（ASR）、说话人验证、声音转换和语音合成（TTS）等。提供广泛的研究成果和方法论参考，这些资源可以帮助研究人员和开发人员探索从文本到音频的转换技术和相关音乐建模应用。该资源适用于学术研究和实际开发中的技术革新和行业推动。

Awesome-LLM4RS-Papers - 聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究的论文集

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Awesome-LLM4RS-Papers是一套精选论文集，聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究。本集合包含自2023至2024年期间发布的期刊文章和会议论文，覆盖了隐私保护、个性化方案、效率提升等诸多创新领域。该项目为研究人员和技术开发者提供关于如何利用大型语言模型增强推荐系统的全面资料。

Awesome-Code-LLM - 代码生成领域的前沿研究与顶级模型概览

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Awesome-Code-LLM汇集了代码生成领域的最新研究成果和资源。项目包含主要模型的性能排行榜、评估工具包介绍,以及按预训练、指令微调、反馈对齐和提示工程等主题整理的相关论文。这一资源库为研究人员和开发者提供了深入了解代码生成大语言模型的全面参考。

awesome-artificial-intelligence - 工具、课程、图书及更多人工智能资源集合

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提供AI工具、课程、图书等丰富资源，帮助初学者和专业人士掌握人工智能领域的必备知识与技能。此项目不仅涵盖学习资源，还包括与人工智能相关的代码、视频教程和组织信息，适用于初学者及需进阶研究的AI专业工具和资料。

awesome-ai - 人工智能资源汇总课程、工具与开源项目

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本项目汇集了人工智能领域的优质资源，包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向，适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态，为探索AI前沿提供全面指南。

LLM4SE - 大型语言模型在软件工程领域的最新研究进展

Github人工智能代码模型大语言模型开源项目论文列表软件工程

LLM-Optimizers-Papers - 大语言模型作为优化器与自动提示词优化的前沿研究

GithubLLM优化器开源项目强化学习提示工程自动优化

该项目整理了大语言模型(LLM)作为优化器和LLM自动提示词优化领域的关键论文。内容涉及强化学习、进化算法等多种优化方法，呈现了LLM在自我优化和解决复杂任务方面的能力。这一资源库为人工智能、自然语言处理和优化算法研究者提供了重要参考。

generative-ai - Google Cloud Vertex AI生成式AI工作流指南

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此资源库提供关于在Google Cloud上使用Generative AI的指南和示例，包括笔记本、代码样本和应用程序示例，帮助用户开发和管理生成式AI工作流。

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