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awesome-automl-papers

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。

awesome-tensorflow - TensorFlow资源大全 丰富的开源深度学习工具库
GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络
这是一个全面的TensorFlow资源列表,涵盖教程、模型、项目、工具等多个方面。开发者和研究人员可以在此找到丰富的学习和应用资源,从入门到进阶。列表内容包括实验、库、视频、论文等,适合不同层次的TensorFlow使用者。这个资源集为探索TensorFlow的各种可能性提供了便利。
awesome-resources - 综合性开源技术资源库
GitHubGithub开发工具开源资源开源项目技术教程编程学习
这是一个由开发者社区维护的开源技术资源库,涵盖了广泛的编程语言、框架和工具。包含Android、Angular、AWS、区块链、机器学习等多个技术领域,提供教程、文档、视频课程等多样化的学习资料。开发者可以在此找到感兴趣的主题,获取高质量的技术学习资源。
Awesome-AI-Agents - AI驱动的自主代理和多智能体系统资源集锦
AI AgentsGithub多智能体系统大语言模型开源项目框架自主智能体
Awesome-AI-Agents汇集了大型语言模型驱动的自主代理和多智能体系统资源。涵盖自主任务解决、多智能体协作和社会模拟应用,以及智能体构建框架。项目还包含基准测试、评估工具和连接LLM与现实世界的平台,为AI代理技术研究和开发提供全面参考。
awesome-multimodal-in-medical-imaging - 医学影像多模态学习应用资源集锦
Github医学影像多模态学习开源项目报告生成视觉语言模型视觉问答
该项目汇集医学影像多模态学习应用资源,涵盖数据集、综述、报告生成、视觉问答和视觉语言模型等。内容包括大语言模型相关论文,并提供最新论文和代码链接。资源库定期更新,收录超过100篇高质量论文,为医学影像多模态研究提供重要参考。
Awesome-LLM-Survey - 调查大语言模型的最新研究进展,包括指令调整、人类对齐和多模态
Awesome-LLM-SurveyGithubLLM人工智能大规模语言模型开源项目研究报告
该项目收录了大语言模型(LLM)的最新研究,涵盖了指令调整、人类对齐、代理、多模态等多个方面。研究者可以通过提交拉取请求更新他们的论文信息,参与社区的建设。项目内容详尽记录了LLM的训练、提示工程及其在各领域的应用挑战,为学术界和业界提供丰富的参考素材。用户可以通过该项目深入了解LLM的关键功能、主要优势及最新技术动态。
awesome-agi-cocosci - 人工智能和计算认知科学研究资源大全
Github人工智能可解释性开源项目归纳推理计算认知科学认知科学
这个项目整理了人工智能和计算认知科学领域的重要学习资源,包括基础课程、教程、论文和专著。涵盖归纳推理、解释、概念表示、问题解决等多个研究方向,有助于推动高级机器智能发展和深化人类认知理解。项目内容全面,适合不同水平的研究人员参考使用。
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-kubeflow - Kubeflow开源生态系统 云原生机器学习工作流平台
GithubKubeflowKubernetesMLOps云原生开源项目机器学习工作流
Awesome-kubeflow收录了Kubeflow相关的优质项目和资源。作为CNCF孵化项目,Kubeflow致力于简化Kubernetes上的机器学习工作流部署。该列表涵盖Kubeflow核心组件、生态系统项目、书籍、博客和视频等全方位资源,适合开发者和数据科学家了解Kubeflow并应用于MLOps实践。
awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展
Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型
该项目汇集了信息检索领域预训练模型相关的重要论文资源。内容涵盖第一阶段检索、重排序、联合学习等核心技术,以及大语言模型应用和多模态检索等前沿主题。项目提供了全面的文献综述,有助于研究人员和从业者了解该领域的最新进展和发展方向。资源列表系统梳理了稀疏检索、密集检索等关键技术,为相关研究提供了宝贵的参考。
awesome-machine-learning-interpretability - 负责任机器学习资源综合指南
Github人工智能开源项目机器学习模型治理解释性责任AI
此项目整理了全面的负责任机器学习资源,包括社区和官方指导、教育资源、技术工具等。涵盖解释性、公平性、隐私保护等主题的框架、数据集、书籍、课程。为负责任AI的研究和开发提供宝贵参考。项目保持更新,鼓励社区贡献,致力于推动机器学习的负责任发展。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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