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知识蒸馏技术研究论文资源集锦

知识蒸馏深度学习模型压缩神经网络 AI Github 开源项目

项目汇集了知识蒸馏领域的学术论文，内容丰富全面。资源从早期神经网络集成研究到当前前沿方法，涉及模型压缩、迁移学习等多个相关方向。对于深入研究知识蒸馏技术的学者和工程师而言，这是一个系统化的参考资料库。

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介绍相关项目

awesome-search - 全面深入的搜索技术资源集合

Github个性化推荐开源项目排序优化搜索技术搜索质量评估检索算法

该资源集合涵盖了搜索技术的多个方面,从基础的词法搜索到先进的语义搜索和混合搜索。重点关注了结果排序、个性化推荐和多样化等核心问题,同时也包含了实用的架构设计、测试方法和评估指标。项目收录了众多高质量的技术文章、视频教程和行业案例,为搜索领域的研究人员和工程师提供了全面的学习资料。

Awesome-Multimodal-Large-Language-Models - 多模态大语言模型研究资源与最新进展汇总

Github多模态大语言模型开源项目指令微调模型评估视觉语言模型视频理解

该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

Awesome-instruction-tuning - 介绍开源指令调优数据集和模型的精选资源库

GithubHelsinki-NLPLLMsalpacainstruction tuning datasetsmultilingual tools开源项目

此页面汇总了开源的指令调优数据集、模型、相关论文和资源库的精选列表。涵盖传统NLP任务修改的数据集、大型语言模型生成的数据，还包括跨语言翻译工具和研究论文链接。对于研究和应用指令调优技术的研究人员、开发者和数据科学家，这是一个重要的参考资源。

awesome-synthetic-datasets - 大语言模型合成数据集资源汇总

CosmopediaGithubSelf-InstructTinyStories合成数据集大语言模型开源项目

该项目整理了大语言模型生成合成数据集的相关资源，包括教程、技术、数据集、工具和论文。涵盖TinyStories、Cosmopedia等数据集，以及Self-Instruct、AutoPrompt等技术，为AI研究和开发提供参考。

awesome-AI-based-protein-design - AI蛋白质设计研究前沿资源汇总

Github人工智能开源项目深度学习生成模型结构预测蛋白质设计

本资源库汇集了AI驱动蛋白质设计领域的前沿研究成果,包括来自Nature、Science等顶级期刊的重要论文。内容涵盖概述、方法论和应用等多个方面,按类别进行组织。资源库持续更新,跟踪该领域最新进展,为研究人员提供参考。探索AI在蛋白质设计中的创新应用,关注这一不断发展的交叉学科领域。

awesome-repos - GitHub优质开源项目资源汇总

GitHubGithub开发工具开源资源开源项目技术资料编程学习

Awesome-repos收录了众多高质量GitHub开源项目，涵盖API、人工智能、编程语言、前后端开发、云计算等技术领域。该资源库为开发者提供免费学习材料、实用工具和框架,有助于发现优质项目、提升编程能力,全面了解软件开发各个方面。

Awesome-PyTorch-Chinese - PyTorch资源，教程、视频、实战项目和书籍推荐

GithubPyTorch书籍实战开源项目教程视频

详细介绍PyTorch资源，包括官方文档、教程、视频课程、NLP与CV实战项目及相关书籍，帮助各层次用户深入掌握PyTorch。

Awesome-Super-Resolution - 全面收录超分辨率技术研究资源

GitHubGithub图像处理开源项目深度学习论文列表超分辨率

项目提供了丰富的超分辨率技术资源，包括按年份和主题分类的论文列表、数据集和代码仓库。内容涵盖2014年至2024年的研究成果，包括传统方法、深度学习方法、非深度学习方法以及超分辨率研讨会论文。资源库还收录了超分辨率调查报告，并设有快速导航功能，为研究人员和开发者提供便捷的资源检索体验。

awesome-offline-rl - 离线强化学习研究论文和开源资源集锦

Githuboffline RL人工智能开源项目强化学习机器学习离线强化学习

该项目汇集了离线强化学习(Offline RL)领域的研究论文、综述文章、开源实现等资源。内容涵盖离线RL的理论方法、基准测试、应用案例及相关主题。项目由康奈尔大学研究人员维护,为学术界和产业界提供离线RL的最新进展和重要文献。

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