MMRec

现代多模态推荐系统研究工具箱

MMRec 多模态推荐推荐系统深度学习图神经网络 Github 开源项目

MMRec是一个现代化的多模态推荐系统工具箱，支持多种先进推荐模型，如图神经网络和自监督学习技术。它提供全面功能，包括数据预处理、模型训练和评估，便于研究人员高效开发和比较推荐算法。该工具箱配有详细文档和示例，适合快速上手和扩展研究。

Recommendation-Systems-without-Explicit-ID-Features-A-Literature-Review - 推荐系统的基础模型论文列表

Foundation modelsGithubLarge Language ModelsMultimodal Recommender SystemRecommender SystemTransferable Recommendation开源项目

本综述探讨了在没有显式ID特征的情况下，推荐系统如何运用基础模型和大语言模型提升性能。内容涉及ID嵌入的必要性、推荐系统从匹配到生成的新模式、大语言模型的应用以及多模态推荐系统的未来趋势。通过详尽分析当前研究和案例，这些论文为推荐系统的发展提供了有价值的见解和前瞻性方向。

Awesome-Recsys - 推荐系统领域顶级会议论文资源库

Github人工智能开源项目推荐系统数据挖掘机器学习深度学习

lmms-eval - 大规模多模态模型评估框架加速AI发展

AI基准测试GithubLMMs-eval多模态模型开源项目评估框架

lmms-eval是专为大规模多模态模型(LMMs)设计的评估框架,整合多种基准和数据集,提供一致高效的评估方法。支持图像、视频等多模态任务,简化评估流程,加速模型开发和性能比较。该框架为研究人员提供灵活工具,助力理解和改进LMMs能力,推动人工智能向通用人工智能(AGI)发展。lmms-eval旨在成为加速LMMs发展的重要生态系统组件。

mim - OpenMMLab项目的统一管理和运行工具

GithubMIMOpenMMLab包管理命令行工具开源项目模型管理

MIM为OpenMMLab项目提供统一的管理接口，简化了包的安装卸载和模型库管理。它通过统一入口点简化了训练、测试和推理过程，并支持自定义项目构建和网格搜索，提高了开发效率和实验灵活性。

MarkLLM - 支持多种算法和可视化功能的LLM水印开源工具包

GithubMarkLLMPython包大语言模型开源工具包开源项目水印技术

MarkLLM是一个开源工具包，致力于支持大规模语言模型 (LLM) 的水印研究和应用。它提供一个统一的平台，支持九种不同的水印算法，还包括自定义可视化工具和详尽的评估模块，便于研究人员和普通用户对水印技术的访问、理解和评估。

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络

本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。

MEEE - 模型集成探索与利用强化学习算法

GithubMEEEMuJoCo代码复现开源项目强化学习模型集成

MEEE是一个开源项目，提出了基于模型集成的探索与利用方法，旨在提高强化学习的样本效率。该项目基于MBPO代码库开发，实现了相关论文中的实验。MEEE提供了详细的安装说明、使用指南和日志记录方法，支持在MuJoCo环境中进行实验。通过创新的模型集成策略，MEEE平衡了探索和利用，有效提升了强化学习算法的性能和效率。

mmagic - 继承自MMEditing和MMGeneration的先进AIGC工具箱，支持广泛的图像与视频编辑生成任务

GithubMMEditingMMGenerationMMagic图像生成多模态智能创作开源项目

MMagic是一个继承自MMEditing和MMGeneration的先进AIGC工具箱。本项目基于OpenMMLab 2.0框架，支持广泛的图像与视频编辑生成任务，包括GAN和CNN的算法应用、稳态扩散技术等。MMagic为研究人员和AI爱好者提供灵活的实验平台，并促进创新的研究与开发。

mmpose - 先进的开源姿态估计工具箱

GithubMMPoseOpenMMLabPyTorch姿态估计开源项目计算机视觉

MMPose是基于PyTorch的开源姿态估计工具箱，支持2D多人人体姿态估计、手部姿态估计等多种主流任务。该工具箱实现了多个先进的深度学习模型，在训练速度和准确性方面表现出色。MMPose支持COCO、MPII等多个数据集，提供详细文档和API参考。其模块化设计便于用户构建自定义的姿态估计框架，适用于相关研究与应用开发。

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。

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