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Mamba_State_Space_Model_Paper_List

精选状态空间模型与其应用研究

Mamba_State_Space_Model_Paper_ListState Space ModelTransformersarXivSurveyGithub开源项目

该列表收录最新的状态空间模型及其在各领域的应用研究，涵盖传统序列建模、图像处理、医学图像分析、视频理解等方面。欢迎提出改进建议，共同推进领域发展。列表包括详细论文、PDF链接及相关代码，方便研究者参考与探索新一代网络模型。

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介绍相关项目
Embodied_AI_Paper_List - 具身人工智能研究论文列表与前沿动态汇总
Embodied AIGithub具身交互具身感知具身智能体开源项目机器人模拟器
该项目整理了具身人工智能领域的综合研究论文列表，内容涉及模拟器、感知、交互、智能代理和仿真到现实适应等核心方向。列表收录了该领域最新成果和关键文献，为学术研究提供重要参考。项目由中山大学HCP实验室定期维护更新，致力于促进具身人工智能的技术进步。
awesome-monte-carlo-tree-search-papers - 精选蒙特卡洛树搜索论文资源库
GithubMonte Carlo树搜索人工智能开源项目强化学习机器学习算法优化
该项目收集了机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的蒙特卡洛树搜索(MCTS)相关论文。涵盖顶级会议和期刊发表的最新研究成果，并提供部分论文的代码实现。这一资源库为研究人员和开发者提供了全面了解MCTS在各领域应用和进展的机会。
Awesome-Hyperbolic-Representation-and-Deep-Learning - 双曲空间表示学习和深度学习研究资源集锦
Github双曲空间图神经网络图表示学习开源项目深度学习神经网络
本项目整理了双曲空间表示学习和深度学习领域的前沿研究成果。内容涵盖基础理论和实际应用,包括双曲浅层模型、双曲神经网络和双曲图神经网络等方法,以及在推荐系统、知识图谱等方面的应用。项目将相关论文进行分类整理,为研究人员提供便捷的学习资源,促进该领域的发展。
xlang-paper-reading - 最新语言模型代理研究与实践集合
GithubXLANG代码生成对话系统开源项目语义解析语言模型代理
该项目旨在构建可执行的语言模型代理，将语言指令转化为可在数据库、Web应用和物理环境中执行的代码或操作。包括LLM与外部工具结合、代码生成、语义解析及对话系统技术，旨在优化数据分析、Web应用和机器人指令处理。页面汇集了最新研究论文，帮助用户了解最新进展。
Transformer_Tracking - 视觉追踪中Transformer应用的全面综述和前沿动态
GithubTransformer开源项目深度学习目标检测视觉跟踪计算机视觉
本项目汇总了Transformer在视觉追踪领域的应用进展,包括统一追踪、单目标追踪和3D单目标追踪等方向。内容涵盖最新研究论文、技术趋势分析、基准测试结果以及学习资源,为相关研究人员和从业者提供全面的参考信息。重点关注自回归时序建模、联合特征提取与交互等前沿技术,展现了视觉追踪的最新发展动态。
Reinforcement-Learning-Papers - 强化学习前沿论文收录与汇总
Github开源项目强化学习模型无关模型相关离线学习论文集
该项目全面收录强化学习领域最新论文,聚焦单智能体强化学习研究。内容涵盖模型无关、基于模型、离线、元学习等多个分支,并收录ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议论文。项目对每篇论文进行简要概括,为研究人员提供强化学习前沿进展参考。
Awesome-LLM-Survey - 调查大语言模型的最新研究进展，包括指令调整、人类对齐和多模态
Awesome-LLM-SurveyGithubLLM人工智能大规模语言模型开源项目研究报告
该项目收录了大语言模型（LLM）的最新研究，涵盖了指令调整、人类对齐、代理、多模态等多个方面。研究者可以通过提交拉取请求更新他们的论文信息，参与社区的建设。项目内容详尽记录了LLM的训练、提示工程及其在各领域的应用挑战，为学术界和业界提供丰富的参考素材。用户可以通过该项目深入了解LLM的关键功能、主要优势及最新技术动态。
RSPapers - 关于推荐系统的必读论文的精选清单
Github协同过滤开源项目推荐系统深度学习知识图谱隐私保护
RSPapers提供综合的推荐系统研究资源，覆盖系统教程、综合调研和多种议题，如社交、基于深度学习、冷启动、效率、探索与利说问题等，加上基于知识图谱和评论的最新研究。该资源库定期更新，包含多领域实用案例及隐私保护策略，非常适合研究者与实践者。
Official_Remote_Sensing_Mamba - 创新的大型遥感图像密集预测模型
GithubRS-Mamba变化检测密集预测开源项目语义分割遥感图像
RS-Mamba是一种专门针对大型遥感图像密集预测任务的创新模型。该模型首次将状态空间模型引入遥感领域,通过循环状态空间模型实现全局有效感受野,同时保持线性复杂度。RS-Mamba采用多方向选择性扫描技术,有效捕捉遥感图像的空间特征分布。在语义分割和变化检测任务中,RS-Mamba展现出卓越性能。项目提供开源代码和训练框架,为遥感图像分析研究提供了新的工具和方法。
ML-Papers-of-the-Week - 每周的ML顶级论文
AI安全ChatGPTGithubLLMsmultimodal models大规模语言模型开源项目
The 'ML-Papers-of-the-Week' project curates pivotal machine learning research papers weekly, serving as a prime resource for AI researchers, practitioners, and enthusiasts eager to explore cutting-edge innovations and trends in AI.
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