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全面的生成式AI研究与开发资源库

生成式AI 大语言模型人工智能机器学习 awesome-generative-ai-guide Github 开源项目

该项目汇集了生成式AI领域的最新研究论文、面试资料、免费课程和代码实例。内容包括月度精选论文、面试准备资源、应用型课程材料、85+免费课程列表及开发代码库。通过定期更新,为研究人员和开发者提供全面的学习资源,有助于掌握生成式AI技术。

文档

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练

提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

Awesome-LLM-KG - 大规模语言模型与知识图谱整合最新研究概览

Awesome-LLM-KGGithubKG增强LLMLLM增强KG大型语言模型开源项目知识图谱

本项目汇集了有关统一大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）的最新研究论文和资源。KG能够存储丰富的事实知识，但构建复杂且难以处理不完全和动态变化的KG。该项目展示了三个主要框架：KG增强的LLM、LLM增强的KG以及LLM与KG的协作。多篇论文已在ACL、TKDE、EMNLP、ICLR等顶级会议上发表，助力研究人员和从业者深入了解这一新兴领域。

awesome-gpt4 - GPT-4资源汇集提示工具与应用实例

GPT-4Github人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言模型

Awesome-AGI - 跨领域通用人工智能资源、框架与应用全指南

AGIGithub人工智能多智能体框架开源项目自动化智能体

Awesome-AGI提供全面的通用人工智能（AGI）框架、软件和资源，专为研究人员和开发者设计。支持医疗、金融、交通及教育行业的技术创新，内容涵盖AGI定义、关键研究、最新论文和在线试用等，助力用户深入理解并应用AGI技术。

Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总

GithubLLM图基准测试开源项目推理知识图谱

该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。

awesome-ai - 多种人工智能的工具和平台的汇集

ChatGPTCopy.aiGithubJasperSurferSynthesia开源项目

这个页面汇集了多种人工智能驱动的工具和平台，包括文案生成器ChatGPT和Copy.ai，开发者工具GitHub Copilot和Markprompt，以及图像生成工具Midjourney和DALL-E 2。这些工具旨在简化工作流程、提高生产力和激发创意。例如，Synthesia提供的视频生成平台和Murf AI的语音生成工具，可以让内容创作、设计和开发变得更加高效，实现人工智能带来的便利与创新。

awesome-AI-for-time-series-papers - 时间序列分析领域的人工智能前沿研究与资源集锦

AIGithub开源项目数据挖掘时间序列机器学习深度学习

这是一个全面收录人工智能在时间序列分析(AI4TS)领域最新研究成果的资源库。项目汇集了顶级AI会议和期刊发表的论文、教程和综述，涉及时间序列、时空数据、事件数据等多个方面。资源库实时更新NeurIPS、ICML、KDD等重要会议的相关论文，为AI4TS领域的研究人员和工程师提供了丰富且及时的学术参考。

awesome-AI-books - 聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源

Github人工智能开源项目数据挖掘机器学习深度学习量子计算

awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究，为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。

learn-generative-ai - 将生成式AI技术应用于实际项目的课程

GenEngGenerative AIGithubGoogle CloudMicrosoft AzureOpenAI API开源项目

本课程帮助学员了解如何将生成式AI技术应用于实际项目，涵盖从云平台注册到生成式AI模型的集成与优化的全过程。内容包括微软Azure和Google Cloud的AI服务注册、生成技术工程（GenEng）的实践技巧，以及利用LangChain、Pinecone等开源工具开发和部署大型语言模型（LLM）。适合开发者、数据科学家和对生成式AI技术有兴趣的学习者。

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