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Awesome-LM-SSP

大模型可信度资源汇总,涵盖安全、隐私与多模态模型

本页面提供与大模型(LMs)可信度相关的多维度资源,特别是多模态大模型(如视觉语言模型和扩散模型)。用户可浏览资源分类、最新更新和资源推荐提交方式,适合研究人员和开发者了解大模型在安全性和隐私保护等方面的研究进展。

awesome-ml-for-cybersecurity - 网络安全机器学习资源综合指南
Github入侵检测开源项目恶意软件检测数据集机器学习网络安全
该项目汇集了机器学习在网络安全领域应用的关键资源,包括数据集、论文、书籍、演讲等。内容全面涵盖理论与实践,为研究人员和从业者提供了解和应用机器学习解决网络安全问题的参考指南。
Awesome-LLM-RAG - LLM检索增强生成技术最新研究与应用
Awesome-LLM-RAGGithubLLMRAG大语言模型开源项目检索增强生成
本项目汇集了最新的LLM检索增强生成(RAG)技术研究论文,包括RAG指令调优、上下文学习、嵌入、模拟、搜索、长文本与记忆、评估、优化及应用等方面。资源库为研究者提供全面参考,鼓励研究成果的提交与共享,促进RAG技术发展。
awesome-ml-model-compression - 机器学习模型压缩与加速技术资源汇总
AI加速Github开源项目机器学习模型压缩深度学习神经网络
本项目汇总了机器学习模型压缩和加速领域的优质资源,包括研究论文、技术文章、教程和工具库等。涵盖量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级网络设计等多种技术方法。为研究人员和工程师提供了优化深度学习模型性能和效率的重要参考。项目内容持续更新,欢迎提交新的相关资源。
LLM4Rec-Awesome-Papers - 大语言模型在推荐系统中的最新应用及研究进展综述
GithubLLM人工智能大语言模型开源项目推荐系统论文综述
该项目汇总了大语言模型在推荐系统中应用的优秀论文和资源。内容涵盖无调整和有监督微调两类方法,包括ChatGPT、GPT、LLaMA等模型在推荐领域的最新探索。项目还提供相关调查、教程和数据集信息,为研究人员提供全面参考。持续更新的内容反映了这一快速发展的研究热点,展现大语言模型在推荐系统中的潜力。
Awesome-SSL4TS - 自监督学习在时间序列分析中的应用资源
Github对比学习开源项目时间序列生成式方法自监督学习表示学习
这个项目汇总了时间序列数据自监督学习的最新研究资源,包括相关论文、代码和数据集。资源分为生成式和对比式两大类方法,涵盖了自回归预测、自编码重构、扩散模型生成、采样对比、预测对比和增强对比等技术。该资源列表为时间序列自监督学习研究提供了全面的参考材料。
awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
awesome-production-machine-learning - 机器学习生产部署、监控和安全保护的工具列表
Github开源项目数据版本控制机器学习模型解释生产环境部署隐私保护
这个开源库列表综合提供了机器学习生产部署、监控和安全保护的工具,涵盖隐私保护、模型与数据版本管理、训练协调等多个关键领域,是机器学习专业人员和爱好者优化项目实施和管理的理想选择。
awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台
AIDLGithubJavaMLNLP开源项目
awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域,提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员,帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。
Awesome-AI-Agents - AI驱动的自主代理和多智能体系统资源集锦
AI AgentsGithub多智能体系统大语言模型开源项目框架自主智能体
Awesome-AI-Agents汇集了大型语言模型驱动的自主代理和多智能体系统资源。涵盖自主任务解决、多智能体协作和社会模拟应用,以及智能体构建框架。项目还包含基准测试、评估工具和连接LLM与现实世界的平台,为AI代理技术研究和开发提供全面参考。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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