awesome-normalizing-flows

归一化流构建复杂概率分布的新兴统计工具

这个项目汇集了归一化流相关的优质资源,包括论文、应用案例、视频讲解、软件包和代码库等。归一化流是一种新兴统计技术,能通过可训练的光滑可逆变换链将简单分布转化为复杂分布。该资源库为研究人员和实践者提供了全面的参考材料,有助于深入了解和应用这一强大工具。

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介绍相关项目

secretflow - 统一隐私保护数据分析与机器学习框架

GithubSecretFlow密码学协议开源项目数据智能机器学习隐私计算

SecretFlow框架集成了多个隐私计算项目，包括Kuscia、SCQL和SPU等。它通过抽象设备层、设备流层、算法层和工作流层的设计，实现了对水平和垂直分区数据的高效分析。这一开源项目为隐私保护数据分析和机器学习提供了全面的技术支持，推动了隐私计算领域的发展。

awesome-neural-rendering - 全面汇集神经渲染领域最新研究进展

3D重建GithubNeural Rendering开源项目深度学习视图合成计算机图形学

该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源，包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目，为研究人员和开发者提供了全面的参考资料，有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。

awesome-model-quantization - 全面的模型量化研究资源

Awesome Model QuantizationBiBenchEfficient_AIGC_RepoGithubMQBenchSurvey of Quantization开源项目

此项目汇集了关于模型量化的各类论文、文档和代码，为研究者提供丰富的参考资源。内容包括二值化和量化方法的调研、基准测试，以及生成模型的压缩和加速技术。项目持续更新，并欢迎对未收录研究成果的贡献。感谢所有已作出贡献的研究者。

awesome-transformer-nlp - 精选Transformer和迁移学习在自然语言处理的资源

BERTChatGPTGPTGithubNLPTransformer开源项目

该资源库汇集了关于自然语言处理 (NLP) 的顶级深度学习资料，重点包括生成预训练Transformer（GPT）、双向编码器表示（BERT）、注意力机制、Transformer架构、ChatGPT及其在NLP中的迁移学习应用。包含大量研究论文、文章、教程及工具，为研究人员和开发人员提供最新的Transformer技术与应用。此系列资源帮助了解和掌握最新的NLP模型及实现方法，提高自然语言处理任务的性能与效率。

AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源

GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理

这个开源项目提供了全面的NLP学习资源，涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径，同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用，适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。

aiflows - AI工作流设计与实现的模块化开源框架

CoLinkFlowVerseFunSearchGithubPython 3.10aiFlows开源项目

aiFlows是一个模块化框架，简化了涉及人类、AI系统和工具的复杂工作流的设计和实现。其特点包括模块化设计、可复用性、点对点远程协作和并发执行。通过FlowVerse社区，用户可以下载和定制各种工作流，促进AI研究者和实践者的协作和反馈。支持Python 3.10+，助力下一代AI工具的开发和优化。

Awesome-pytorch-list - 覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域的各类PyTorch资源的汇集平台

GithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

Awesome-Pytorch-list是一个包括各类PyTorch资源的汇集平台，覆盖NLP、计算机视觉和概率生成等多个领域。这个开源项目提供了丰富的教程、案例和工具库。其内容持续更新，致力于支持动态神经网络的GPU加速研究。研究人员和开发者可以利用这些最新资源，进行高效的机器学习和科研实验。

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。

Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理

FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度

Flowformer 是一种 Transformer 模型，通过引入保护流网络理论，实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列，在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中，Flowformer 的平均准确率达到56.48%，超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置，提供了核心代码实现和多个领域的应用示例，为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。

Awesome-Hyperbolic-Representation-and-Deep-Learning - 双曲空间表示学习和深度学习研究资源集锦

Github双曲空间图神经网络图表示学习开源项目深度学习神经网络

本项目整理了双曲空间表示学习和深度学习领域的前沿研究成果。内容涵盖基础理论和实际应用,包括双曲浅层模型、双曲神经网络和双曲图神经网络等方法,以及在推荐系统、知识图谱等方面的应用。项目将相关论文进行分类整理,为研究人员提供便捷的学习资源,促进该领域的发展。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Kimi

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。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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