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自动事实核查资源库 数据集、模型与研究进展

自动事实核查数据集多模态虚假信息检测社交媒体Github开源项目

该项目整理了自动事实核查领域的全面资源,包括最新数据集、模型和研究进展。涵盖从声明检测到结果预测的完整流程,并包含多模态事实核查内容。项目持续更新,为研究人员提供便捷的参考资料库。

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介绍相关项目
chatgpt-comparison-detection - 双语人类与ChatGPT对比语料集及检测工具
ChatGPTGithubHC3开源开源项目检测器语料集
HC3项目推出了首个Human vs. ChatGPT对比语料集，提供多个版本的ChatGPT检测器。项目通过开源模型工具高效检测ChatGPT生成内容，并收集中英双语问答语料助力学术研究。HC3数据集已在Huggingface和ModelScope发布，检测器包括问答版、独立文本版和语言学版，支持中英文检测。
ai_all_resources - 综合性的AI资源集合，涵盖数学、机器学习与深度学习
Deep LearningGithubMachine LearningNumpyPandasPython开源项目
该资源库汇集了Andrej Karpathy、Andrew Ng等知名专家的优质教程以及各大高校和社区的相关资源。内容涵盖基础数学、高级算法、MOOC课程和社区活动，旨在促进AI知识的分享与学习。资源类型多样，适合不同层次的学习者，帮助系统学习AI知识，获取实践经验，促进个人和职业发展。
awesome-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总，减少标注成本，提升分类效果
GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型
全面整理的半监督学习资源列表，包括最新研究、代码库和各种应用。半监督学习通过结合大量无标签数据和少量有标签数据，减少标注成本并提升模型准确度。资源涵盖计算机视觉、自然语言处理、生成模型、图基方法等多个领域，适用于深度学习框架。提供详细的文献综述、代码实现以及相关书籍和讲座链接，帮助用户了解和应用半监督学习技术。
Awesome-Remote-Sensing-Foundation-Models - 遥感基础模型论文代码数据集综合资源库
Github多模态开源项目自监督学习计算机视觉遥感基础模型预训练
该项目汇集遥感基础模型相关论文、数据集、基准测试、代码和预训练权重。内容涵盖视觉、视觉-语言、生成式、视觉-位置、视觉-音频等多类型遥感基础模型,以及特定任务模型和遥感智能体。另外还包含大规模预训练数据集等资源,为遥感领域研究和开发提供全面支持。
awesome-automl-papers - 综合自动化机器学习研究资源库
AutoMLGithub人工智能开源项目机器学习算法优化自动化
本项目汇集了自动化机器学习(AutoML)领域的关键资源,包括论文、文章、教程和开源项目。内容涵盖自动数据清理、特征工程、超参数优化、元学习和神经架构搜索等核心技术。资源库持续更新,助力研究人员和从业者跟踪领域前沿。此外,项目提供了主流AutoML系统的对比分析,为读者呈现全面的领域概貌。
MyDetectAI - 智能识别AI生成内容的多功能检测工具
AI工具AI检测工具MyDetectAI内容真实性数字安全深度伪造
MyDetectAI是一款专业检测AI生成内容的工具，支持视频、图像、音频和文本分析。通过验证内容真实性，有效预防虚假信息传播，为用户提供可靠的数字安全保障。这一便捷高效的工具在教育、媒体和商业领域广泛应用，旨在促进AI技术的负责任使用，同时防范信息操纵和潜在风险。
Awesome-AISourceHub - AI科技信息源收集与共享平台
AI科技ChatGPTGithubTwitter人工智能信息源开源项目
Awesome-AISourceHub聚合来自AI科技领域的高质量信息源，提供最新AI资讯和学术资源，支持用户贡献和同步近源头内容。
AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源
GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理
这个开源项目提供了全面的NLP学习资源，涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径，同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用，适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。
Awesome-Human-Activity-Recognition - 人类活动识别领域的全面资源集合
GithubIMU人类活动识别传感器数据可穿戴设备开源项目深度学习
该项目提供了人类活动识别(HAR)领域的全面资源集合,包括最新研究、方法、数据集、工具和潜在研究方向。资源涵盖基于惯性测量单元(IMU)的技术,并按年份整理了重要论文。内容从基础理论到前沿应用,为HAR领域的研究人员和开发者提供了宝贵的参考。
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