CSrankings

基于顶级会议发表的计算机科学院校排名系统

计算机科学排名研究评估会议发表 DBLP数据 GitHub Github 开源项目

CSrankings通过统计教师在顶级会议上发表的论文数量，评估计算机科学院校和教师的研究活跃度。这种基于客观指标的方法难以操纵，有别于传统的基于调查的排名。CSrankings项目开源透明，接受社区贡献，并定期更新数据，为学术界提供了可靠的参考。

EvalAI - 专为机器学习与人工智能算法评估和比较设计的平台

EvalAIGithub人工智能开源平台开源项目机器学习算法比较

EvalAI是一个开源平台，用于评估和比较机器学习及AI算法，提供中心化排行榜和提交界面，支持自定义评估协议和多语言环境，可适应高需求的计算挑战，助力研究者复现研究结果，进行准确可靠的分析。

AI-System-School - AI系统学院机器学习和大语言模型基础设施全景图

AI基础设施GithubKubernetes开源项目机器学习系统深度学习系统设计

AI-System-School汇集机器学习系统、大语言模型和生成式AI领域前沿资源，覆盖从数据处理到推理部署全流程。项目提供LLM、视频、AutoML等领域基础设施指南，并收录相关会议、书籍、课程和博客，为AI系统研究实践提供全面参考。

xmc.dspy - Infer-Retrieve-Rank方法revolutionizing大规模多标签分类

GithubInfer-Retrieve-Rank上下文学习多标签分类开源项目极端多类别语言模型

Infer-Retrieve-Rank (IReRa)是一种创新的多标签分类方法，专门针对具有大量类别的任务。这个通用且模块化的程序通过预训练语言模型和检索器的交互，高效处理复杂的分类问题。IReRa仅需少量标记示例即可优化性能，无需模型微调。该项目提供完整文档，包括安装、数据处理、运行指南等，方便研究人员在各种语言模型推理和检索任务中应用。

chinese-llm-benchmark - 中文大模型性能基准测试与排行榜

CLiBGithub中文大模型开源模型开源项目能力排行评测榜单

项目持续更新,目前已评测113个中文大模型,包括GPT-4、文心一言、通义千问等商用模型和百川、Qwen、GLM等开源模型。评测维度全面,涵盖分类、信息抽取、阅读理解、数据分析、中文编码效率等。提供综合能力和细分能力排行榜,并开放原始评测数据。为选择和研究中文大模型提供客观依据。

ID Ranking - AI驱动的免费SEO工具集合与优化解决方案

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ID Ranking提供多种免费AI驱动的SEO工具，包括关键词规划、排名检查、密度分析和搜索引擎爬虫模拟器。平台还集成了HTTP状态检测、域名IP转换、图片编辑、反向图片搜索和视频下载等功能。通过先进的爬虫和AI技术，ID Ranking致力于解决从关键词研究到内容生成再到排名监控的全链路SEO问题，为用户提供全面的搜索引擎优化解决方案。

RankRaven - AI搜索引擎品牌排名跟踪与分析平台

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RankRaven为品牌在AI搜索引擎中的表现提供全面跟踪服务。支持OpenAI ChatGPT、Google Bard和Microsoft Bing等多个AI模型，实现每日排名更新和多语言跟踪。通过创建提示和添加关键词，系统自动分析AI模型回答中的关键词出现情况。适用于个人用户、企业团队和代理机构，助力优化AI搜索引擎优化策略。RankRaven提供直观的数据分析图表，展示排名变化趋势，方便用户比较与竞争对手的表现差异。此外，系统支持40多种语言的自动翻译，便于全球化品牌监控不同地区的AI搜索表现。

weekly - 计算机领域信息周刊聚焦资源分享与价值创造

Github信息分享信息周刊开源项目老胡的周刊计算机领域资源聚合

weekly.howie6879是一个聚焦计算机领域的信息周刊项目，持续更新两年有余。项目通过网站、RSS、Telegram频道和公众号等多种渠道分享精选资源，旨在记录和传播有价值的信息。除资源聚合外，该项目还致力于探索创新的分享方式，提升信息流动性和可检索性，同时为非专业用户群体提供信息对称性，缩小信息差距。

learning_research - 全面科研能力培养打造顶尖博士生成长路径

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该项目提供全面的科研指导，涵盖3D视觉研究入门到顶尖博士生培养的完整过程。内容包括设定长远科研目标、培养核心能力、论文写作、实验设计和学术报告等实用技巧。这份指南不限于特定实验室，适合所有致力于提升科研水平的学生和研究者，提供持续更新的经验分享和资源。

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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。

RankGPT - 利用大语言模型优化信息检索排序

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RankGPT项目研究如何利用ChatGPT等大语言模型改进信息检索排序。该项目提出指令排列生成技术和滑动窗口策略，解决了长文本排序问题。实验表明，这种方法在多个基准测试中性能显著。项目还开发了模型蒸馏技术，将大语言模型能力迁移到小型模型，提高了实用性。

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