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llm-paper-daily 项目介绍

欢迎来到 llm-paper-daily，这个项目是为深度学习和大型语言模型（LLM）爱好者提供最新研究资讯的一个平台。通过每日更新和分类整理，您可以轻松了解这个领域的最新发展动态。

项目特色

📚 每日更新

llm-paper-daily 项目每日为用户呈现最新的研究论文，每篇论文都附有 arXiv 的链接、相关的 GitHub 资源以及基于 GPT-4 提供的简单总结。这种集中更新的方式让用户能够快速获取最新信息，节省检索和阅读的时间。

💐 分类摘要

项目将每篇论文根据其内容属性进行分类，如推理、代理、检索、应用、预训练与指令微调等多个方向。这样的分类可帮助用户更快速地导航，找到他们感兴趣的研究内容，并能方便地跟踪特定领域的进展。

🌈 交流学习

项目不仅仅是一个信息集散地，它还致力于促进社区交流学习。为此，团队计划组建一个讨论小组，欢迎对大模型应用和论文研究感兴趣的朋友加入。在这里，大家可以共同讨论和探讨领域内的疑问和心得，互相学习，互助成长。

论文分类

项目为每篇更新的论文进行了细致的分类，以下是一些主要的分类方向：

• 💡 推理 (Reasoning)
• 🤖 代理 (Agent)
• 🦉 知识与检索 (Knowledge and Retrieval)
• 👩‍🏫 对齐与幻觉 (Alignment and Hallucination)
• 🎨 应用 (Application)
• 📐 预训练与指令微调 (Pre-training and Instruction Fine-tuning)
• 📄 调研 (Survey)

用户通过查看各个分类内容，可以全面掌握学术最新动态，并深入了解自己感兴趣的研究方向。

最新论文分享

项目为用户提供了最新发表的研究论文，其中包含详细的总结说明。例，如近期分享的论文 "Self-Training with Direct Preference Optimization Improves Chain-of-Thought Reasoning" 讨论了一种创新的自我训练框架，旨在提升小规模语言模型的数学推理能力。这篇论文展示了这种方法如何在多个数学任务中取得了良好成绩。

加入讨论

为帮助用户参与到活跃的学术讨论中，项目鼓励用户加入交流小组，通过二维码扫描即可参与。无论是对新进展的观点交流还是对论文细节的深入剖析，llm-paper-daily 力图为所有热衷于 LLM 的用户创建一个友好和助益的互动环境。

藉此，llm-paper-daily 为所有致力于前沿研究的学者、学生和从业者创造了一个高效的学术资源平台，将让您在繁忙的研究生活中更高效地获取信息和灵感。