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Awesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-Topics

综合LLM相关领域的顶级论文和项目收录

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本项目收集了大量与大型语言模型（LLM）相关的顶级论文和项目，涵盖记忆、推理、强化学习、视觉语言模型、提示工程等多种主题。用户可通过Notion浏览器进行互动式查阅，迅速获取相关论文和项目链接，轻松了解LLM领域的最新研究动态，帮助研究人员和开发者高效获取前沿信息。

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介绍相关项目
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-automl-papers - 综合自动化机器学习研究资源库
AutoMLGithub人工智能开源项目机器学习算法优化自动化
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-ai-in-finance - 金融市场中的LLMs和深度学习策略和工具的精选列表
AIFinanceGithubLLMsReinforcement LearningTrading开源项目
本项目汇集了最新的人工智能研究在金融领域的应用，包括市场分析和自动化交易策略。内容涵盖LLMs、研究论文、课程书籍以及各种交易策略（如高频交易、投资组合管理、加密货币等），并提供数据源、研究工具和交易系统，帮助用户系统化了解AI在金融中的使用。
Awesome-Story-Generation - 大语言模型推动故事生成技术进步与前沿研究
Github人工智能大型语言模型开源项目故事生成文本生成自然语言处理
该项目汇集了故事生成和讲故事领域的关键论文，聚焦大语言模型时代的最新研究。内容覆盖情节发展、写作风格、角色塑造等多个方面，按时间顺序呈现并附带引用计数。项目还包括文献综述和公共资源，为研究者和实践者提供全面参考。
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。
awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库
Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI
该项目汇集了生成式AI领域的最新研究论文、面试资料、免费课程和代码实例。内容包括月度精选论文、面试准备资源、应用型课程材料、85+免费课程列表及开发代码库。通过定期更新,为研究人员和开发者提供全面的学习资源,有助于掌握生成式AI技术。
awesome-llm-webapps - 开源LLM网络应用汇总和对比分析
GithubLLMRAGWeb应用开源开源项目聊天机器人
该项目收集并分析了多种开源LLM网络应用,涵盖聊天机器人、自然语言界面等类型。通过比较各项目的功能特点,为开发者选择合适的应用提供参考。收录的项目均为开源且活跃维护,包含从基础API到完整生产系统等不同复杂度。
ML-Papers-of-the-Week - 每周的ML顶级论文
AI安全ChatGPTGithubLLMsmultimodal models大规模语言模型开源项目
The 'ML-Papers-of-the-Week' project curates pivotal machine learning research papers weekly, serving as a prime resource for AI researchers, practitioners, and enthusiasts eager to explore cutting-edge innovations and trends in AI.
Reinforcement-Learning-Papers - 强化学习前沿论文收录与汇总
Github开源项目强化学习模型无关模型相关离线学习论文集
该项目全面收录强化学习领域最新论文,聚焦单智能体强化学习研究。内容涵盖模型无关、基于模型、离线、元学习等多个分支,并收录ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议论文。项目对每篇论文进行简要概括,为研究人员提供强化学习前沿进展参考。
awesome-deep-rl - 深度强化学习领域的最新研究综述与应用案例
Deep Reinforcement LearningGithubModel-basedPolicy GradientReinforcement LearningUnsupervised RL开源项目
该项目收录了深度强化学习领域的重要研究成果和应用示例，包括最新的学术论文、框架、算法和应用案例，覆盖无监督、离线、价值基础和策略梯度等多种方法。项目内容经常更新，提供最新的研究动态和工具，如2024年的HILP与2022年的EDDICT。适合从事人工智能、机器学习和强化学习的专业人员与爱好者了解该领域的最新进展。
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