Awesome-LLM-in-Social-Science

大型语言模型在社会科学中的评估与应用研究

本项目收集了关于大型语言模型(LLMs)在社会科学领域的评估和应用研究论文。内容涉及LLMs的价值观、人格、道德、观点和能力评估，以及其在社会科学工具改进、模拟和对齐方面的应用。项目还包括相关主题的综述和观点文章，为研究人员提供LLMs在社会科学中应用的全面概览。

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论文

介绍相关项目

Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM - 大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源

Github基础模型大型语言模型开源项目时空数据时间序列预训练模型

该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展，包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向，以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库，并持续更新最新成果。

awesome-llm-cybersecurity-tools - 大型语言模型在网络安全研究中的应用工具集

AI辅助工具Github代码分析大语言模型开源项目网络安全逆向工程

awesome-llm-cybersecurity-tools项目收录了多种利用大型语言模型进行网络安全研究的工具。这些工具涉及逆向工程、网络分析和云安全等领域，展示了LLM在代码分析、漏洞发现和安全评估方面的应用。项目还包括LLM安全性研究和概念验证资源，为网络安全研究提供参考。

Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness - 大语言模型的不确定性、可靠性和鲁棒性研究资源集

GithubLLM不确定性可靠性开源项目评估鲁棒性

该项目汇集了大语言模型不确定性、可靠性和鲁棒性相关的研究资源。内容包括模型评估、不确定性估计、校准、幻觉、真实性和推理能力等方面。通过整理这些资料,项目为研究人员和开发者提供了深入了解大语言模型局限性和改进方向的参考。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目

llm-course - 大型语言模型的基础知识、科学研究与工程实践

GithubLLM课程Python大型语言模型开源项目机器学习神经网络

LLM-course涵盖数学基础、Python 编程和神经网络等基本知识，然后深入探索使用最新技术构建优秀大型语言模型的科学研究，及开发和部署基于LLM的应用程序的工程实践。课程结合理论与实践，提供互动辅助工具和丰富笔记本，有助于全面理解大型语言模型。还包括量化优化、模型融合和解码策略等高级主题。

awesome-llm-role-playing-with-persona - 大型语言模型角色扮演资源与学术论文目录

GithubLarge Language ModelsPersona个性化对话系统开源项目角色扮演

本项目专注于角色扮演语言模型，涵盖虚构角色、名人和历史人物的角色扮演。尽管项目涉及多代理系统和长上下文模型等研究，无法确保包含这些领域的所有论文。最近的更新包括重新组织资源库、关注角色扮演代理以及发布关于个性化角色扮演语言代理的综述论文。

Awesome-Code-LLM - 代码生成领域的前沿研究与顶级模型概览

Github人工智能代码生成大语言模型开源项目评估基准预训练

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。

Scientific-LLM-Survey - 生物化学领域科学大语言模型研究综述

Github化学医学大语言模型开源项目生物学科学

Scientific-LLM-Survey项目系统梳理生物化学领域科学大语言模型研究进展。涵盖文本、分子、蛋白质和基因组语言模型,以及多模态模型的最新发展。项目收录关键论文,提供数据集和基准测试资源,为该领域研究提供全面参考。

awesome-large-graph-model - 大规模图模型研究前沿综述

Github图提示学习图机器学习图神经网络大图模型大语言模型开源项目

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型

该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

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