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本页面汇集了关于图变换器的最新研究和文献综述，内容涉及结构编码、可扩展性、应用领域和预训练方法等。通过详细分类和文献引用，帮助读者深入了解不同技术的实现和应用。如有发现错误或遗漏，欢迎提交问题或拉取请求以更新列表。

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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-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。

superpoint_transformer - 高效3D场景语义和全景分割的超点变换器

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Awesome-Text-to-3D - 文本到3D生成技术的最新研究进展概览

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Awesome-Text-to-3D是一个汇集文本到3D和扩散到3D领域最新研究成果的开源项目。它涵盖了从零样本文本引导对象生成到高保真3D人脸生成等多个方向的前沿论文。项目定期更新，并提供教程视频和引用信息，为研究人员和开发者提供了跟踪该领域进展的综合资源。

xformers - Transformer 研究加速工具

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xFormers 是一个加速 Transformer 研究的开源工具库。它提供可自定义的独立模块，无需样板代码即可使用。该项目包含前沿组件，专注于研究需求，同时注重效率。xFormers 的组件运行快速且内存利用率高，集成了自定义 CUDA 内核和其他相关库。它支持多种注意力机制、前馈网络和位置编码，适用于计算机视觉、自然语言处理等多个领域的研究工作。

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tab-transformer-pytorch - 表格数据处理的注意力网络新突破

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simple-hierarchical-transformer - 分层Transformer模型探索多层次预测编码

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