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大型语言模型驱动的游戏智能体研究最新进展

这个项目是关于大型语言模型(LLM)在游戏智能体研究中应用的论文集。内容涵盖文字冒险、Minecraft、社会模拟等多种游戏类型,展示LLM在游戏规划、决策和交互方面的能力。项目定期更新,为研究人员提供LLM游戏智能体领域的综合资源,助力了解该领域的前沿进展。

llm-paper-daily - 日常论文精选与学术交流平台
AI绘图GithubLLM研究大型语言模型开源项目每日更新知识机制
llm-paper-daily是专注于LLM研究的日常论文更新和分类平台,提供最新研究论文,支持arxiv直链和GPT-4简要总结。该平台分类详尽,涵盖推理、代理、检索等多个领域,易于用户导航与发现相关研究。加入讨论小组,可与研究同好一起交流学习,共同探索大模型落地和学术前沿。
Awesome-Machine-Generated-Text - 机器生成文本研究资源汇总与综述
GPTGithub人工智能大规模语言模型开源项目自然语言处理预训练
这是一个全面的机器生成文本研究资源库,汇集了大规模预训练语言模型、分析方法和检测技术等关键内容。项目收录了OpenAI、DeepMind和Google等顶级机构的重要成果,包括GPT系列、Chinchilla和T5等著名模型。此外还整理了相关论文、演示、数据集和共享任务,为该领域的研究与开发提供了丰富参考。
LLM4SE - 大型语言模型在软件工程领域的最新研究进展
Github人工智能代码模型大语言模型开源项目论文列表软件工程
LLM4SE项目汇集软件工程领域最新的大型语言模型研究成果,包括全面的模型列表、论文汇总和统计数据。涵盖代码生成、程序理解等多个方面,通过内部文献搜索引擎持续更新。该项目为研究人员和开发者提供了跟踪AI在软件开发中最新应用的重要资源。
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。
awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全
Deep learningGithubPapersPretrained ModelSoftwareTutorials开源项目
本页面汇集了最新的深度学习及强化学习论文,并定期更新。还涵盖预训练模型、课程、书籍、教程、软件和应用示例,帮助全面了解和使用深度学习技术。探索模型和软件资源,获取重要技术及最新进展。
awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南
Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法
该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。
Reinforcement-Learning-Papers - 强化学习顶会论文精选资源库
Github多智能体开源项目强化学习研究趋势算法论文集
这是一个汇集AAAI、IJCAI、NeurIPS等顶级会议强化学习论文的资源库。涵盖多智能体、元学习、分层学习等前沿方向,提供PDF和代码链接。项目定期更新,为研究人员追踪领域发展、探索新算法提供便捷参考。
awesome-llm-security - 发现LLM安全工具和资源,了解大语言模型的安全挑战
Black-box attackDefenseGithubLLM SecurityToolsWhite-box attack开源项目
收集了与LLM安全相关的顶级工具、文档和项目,包括白盒攻击、黑盒攻击、后门攻击和防御策略的研究论文,以及安全测试和保障工具。提供丰富资源,助力深入了解和应对大语言模型的安全问题,为研究人员和开发者提供实用指导。
Awesome-LLM-Watermark - LLM大语言模型的文本与图像水印技术研究
GithubWatermarking图像水印大语言模型开源项目文本水印版权保护
本项目汇集了关于文本和图像水印技术的研究论文,重点探讨大语言模型(LLM)的应用。这些论文涵盖了水印的鲁棒性、统计分析、词汇冗余、主题水印、质量检测与优化以及跨语言一致性等方面。研究内容包括水印的检测效率、鲁棒性、质量和最佳规则,旨在为大语言模型提供可靠的水印解决方案。这些研究有助于深入了解水印技术在知识产权保护和提高AI生成内容可信度方面的最新进展。
LLM-eval-survey - 汇集了涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域关于大型语言模型(LLMs)的全面评估研究与资源
ChatGPTGithub大型语言模型开源项目自然语言处理论文评估
作为一个独立资源,LLM-eval-survey汇集了关于大型语言模型(LLMs)的全面评估研究与资源。涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域,旨在提升对这些先进模型的理解和应用。项目通过多维度的评估方法,助力研究人员和开发者深入探索LLMs的潜力与挑战,推动人工智能技术进步。还定期更新最新研究论文和实用资源,为学术和工业界提供重要信息与工具。
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