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LLM大语言模型的文本与图像水印技术研究

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。

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-KG - 大规模语言模型与知识图谱整合最新研究概览
Awesome-LLM-KGGithubKG增强LLMLLM增强KG大型语言模型开源项目知识图谱
本项目汇集了有关统一大型语言模型(LLM)和知识图谱(KG)的最新研究论文和资源。KG能够存储丰富的事实知识,但构建复杂且难以处理不完全和动态变化的KG。该项目展示了三个主要框架:KG增强的LLM、LLM增强的KG以及LLM与KG的协作。多篇论文已在ACL、TKDE、EMNLP、ICLR等顶级会议上发表,助力研究人员和从业者深入了解这一新兴领域。
Awesome-Code-LLM - 全面梳理了代码领域的语言模型研究,涵盖最新的论文和研究成果
Code GenerationGithubLLMLanguage Models for CodeNLPSoftware Engineering开源项目
《Awesome-Code-LLM》项目全面梳理了代码领域的语言模型研究,涵盖最新的论文和研究成果。这是一个极佳资源,旨在增强NLP与软件工程使用中语言模型的效果和效率,提供详尽的研究资源,非常适合机器学习初学者和NLP新手深入了解该领域。
Awesome-LLM-in-Social-Science - 大型语言模型在社会科学中的评估与应用研究
GithubLLM人工智能对齐开源项目社会科学评估
本项目收集了关于大型语言模型(LLMs)在社会科学领域的评估和应用研究论文。内容涉及LLMs的价值观、人格、道德、观点和能力评估,以及其在社会科学工具改进、模拟和对齐方面的应用。项目还包括相关主题的综述和观点文章,为研究人员提供LLMs在社会科学中应用的全面概览。
awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集
AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构
awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现,到具体的应用平台,为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合',进一步提高SEO优化效率。
Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合:前沿研究进展
GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理
该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。
Awesome-LLMs-meet-Multimodal-Generation - 大语言模型与多模态生成编辑技术综述
GithubLLM图像生成多模态生成开源项目视频生成语音生成
本项目综述了大语言模型在多模态生成和编辑领域的应用。涵盖图像、视频、3D和音频等多种模态,重点介绍基于大语言模型的技术。同时探讨多模态代理、理解和安全性问题。为研究人员提供全面资源,展示大语言模型在多模态内容创作中的最新进展。
Awesome-LLM-Eval - 集成了评估工具、数据集、演示与论文资源的平台
GithubLLM应用LLM技术边界大模型评估开源项目评估工具评估数据集
Awesome-LLM-Eval 包罗万象,集成了评估工具、数据集、演示与论文资源,深入探讨大型语言模型的评估技术和方法。该平台支撑学术探索与实际应用,并致力于提升语言模型的透明度及可信度。
Awesome-LLM-Inference - 一系列关于涵盖了从基础框架到先进技术的大型语言模型推理的研究论文和配套代码
Awesome-LLM-InferenceGithub开源项目模型推理模型训练算法优化量化压缩
Awesome-LLM-Inference项目提供了一系列关于大型语言模型推理的研究论文和配套代码,涵盖了从基础框架到先进技术的全面资源,旨在帮助研究人员和开发者提高推理效率和性能。提供了全面的信息和技术支持,用于研究和开发高性能的大型语言模型。
Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用
Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱
Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。
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