Embodied_AI_Paper_List

具身人工智能研究论文列表与前沿动态汇总

Embodied AI 机器人模拟器具身感知具身交互具身智能体 Github 开源项目

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。

LLM-Continual-Learning-Papers - LLM持续学习研究论文集锦

GithubLLM大语言模型开源项目持续学习自然语言处理预训练

本项目收录了大语言模型(LLM)持续学习领域的重要论文。涵盖知识持续学习、预训练适应、少样本学习等多个研究方向。这些论文探讨LLM如何学习新知识、适应新领域，同时保持原有能力。项目包括ICLR、NAACL、EMNLP等顶级会议发表的论文，时间跨度从2022年到2023年。收录内容涉及连续预训练、参数高效微调等主题，反映了LLM持续学习领域的最新研究趋势，为研究人员和开发者提供了解该领域最新进展的参考资源。

llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库

GithubLLMsNLP多模态开源项目推荐系统搜索引擎

llms_paper是一个高级学术资源库，专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用，并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记，是深入LLMs领域的理想资源。

CVPR2024-Papers-with-Code - 探索CVPR 2024最新发布的计算机视觉论文与代码集锦

CVPR 2024Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉

CVPR 2024的论文和代码集锦，涵盖3D建模、机器学习、视觉感知等多种计算机视觉领域，为研究人员和技术开发者提供一站式检索最新科研成果与实用工具。

nlp-paper - 自然语言处理经典与前沿论文推荐与解析

GithubNLP-Paper代码开源项目搜索工具论文阅读笔记

本项目提供自然语言处理领域经典与前沿论文的更新与精读笔记，涵盖大模型、聚类、向量召回和对话系统等多个主题。配备搜索工具，高效查找所需论文及笔记。同时提供文本相似度计算、对话系统构建和其他NLP工具代码仓库链接，提供技术支持与参考。

awesome-language-agents - 构建和优化语言代理的认知架构和实践

CoALAGithub学习开源项目推理认知架构语言代理

该项目汇总了基于CoALA框架的语言代理，实现了动作空间、决策周期等功能。提供了相关核心论文、推特线程及300多篇文献，涵盖从推理到环境互动等多领域前沿研究，旨在优化语言代理的交互、检索和学习能力，有效管理短期和长期记忆。

Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述

Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型

awesome_deep_learning_interpretability - 最新深度学习模型解释性研究与资源汇编

Githubawesome_deep_learning_interpretability开源项目引用次数最新论文模型解释性深度学习

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-generative-ai - 生成式人工智能资源集合，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具

Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章

Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁，内容全面，是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。

LMaaS-Papers - 介绍大型语言模型作为服务的适应技术与优势

GPT-3GithubLMaaS上下文学习开源项目文本提示黑箱优化

本项目整理了有关无需访问模型参数和梯度的大型预训练语言模型（如GPT-3）作为服务的研究论文。通过文本提示、上下文学习、黑盒优化、特征学习和数据生成等方法，用户能够高效适应各种任务，提高部署和调优效率。旨在帮助NLP研究人员跟进最新动态，推进研究发展，欢迎贡献和更新论文。

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