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综合自动化机器学习研究资源库

本项目汇集了自动化机器学习(AutoML)领域的关键资源,包括论文、文章、教程和开源项目。内容涵盖自动数据清理、特征工程、超参数优化、元学习和神经架构搜索等核心技术。资源库持续更新,助力研究人员和从业者跟踪领域前沿。此外,项目提供了主流AutoML系统的对比分析,为读者呈现全面的领域概貌。

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介绍相关项目

Awesome-FL - 联邦学习资源汇总与最新研究进展

Artificial IntelligenceComputer VisionData MiningFederated LearningGithubMachine Learning开源项目

该页面汇总了联邦学习领域的重要资源，包括顶级期刊与会议中的论文、框架、数据集、调研、教程和课程。同时涵盖了联邦学习在图数据和表格数据上的应用，以及在人工智能、机器学习、数据挖掘等多个领域的研究成果。通过该页面，用户可以追踪最新的联邦学习论文更新，并有机会参与讨论和贡献资源。

awesome-nlp - 一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料

GithubNLPPython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

awesome-nlp是一个综合NLP（自然语言处理）资源库，集成了包括研究摘要、教程、工具库在内的全方位资料。与顶尖实验室合作，保持在NLP领域的前沿，提供机器翻译、情感分析等多样化应用。支持多语言处理，如中文、韩文、阿拉伯文等，为全球用户提供适用资源，是一个知名的NLP信息平台。

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-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-LLM4RS-Papers - 聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究的论文集

AI绘图GithubLLMRecPapers大型语言模型开源项目推荐系统

Awesome-LLM4RS-Papers是一套精选论文集，聚焦于大型语言模型在推荐系统中的应用研究。本集合包含自2023至2024年期间发布的期刊文章和会议论文，覆盖了隐私保护、个性化方案、效率提升等诸多创新领域。该项目为研究人员和技术开发者提供关于如何利用大型语言模型增强推荐系统的全面资料。

awesome - 综合技术资源库汇集优质开源项目与工具

AwesomeGitHubGithub开发者资源开源开源项目编程语言

Awesome项目是一个涵盖广泛的技术资源库，汇集了从JavaScript、Python到机器学习、区块链等热门领域的优质开源项目。这个由社区维护的平台为开发者提供了便捷的途径，助力他们快速找到高质量的开发工具、框架和学习资料。通过定期更新，确保技术爱好者能够获取最新、最实用的资源信息。

awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

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-deep-rl - 全面的深度强化学习资源库

Github基准测试开源库开源项目深度强化学习环境模拟竞赛

该项目汇集了深度强化学习领域的各类资源,包括主流库、基准测试结果、训练环境、竞赛信息和发展时间线。研究人员和开发者可以在此快速了解该领域的全貌,获取有价值的工具和信息。作为一个综合性资源库,它为深度强化学习的学习和研究提供了便利。

awesome-mlops - 机器学习操作（MLOps）资源与最佳实践

AI在生产中GithubMLOps女性数据科学节开源项目机器学习操作特征存储

awesome-mlops 为用户提供全面的机器学习操作（MLOps）资源与最佳实践，覆盖从核心知识、社区交流到模型部署和监测等各个方面。无论是初学者还是专业人士，都能在这个项目中找到有价值的信息和指导。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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