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本页面收录了大语言模型推理相关的论文和资源，涵盖技术方法如完全监督微调、提示与上下文学习、混合方法，以及详细的评估和分析。用户可以浏览各类调查报告和技术论文，了解如何提升大模型的推理能力，并参考领域专家的讨论提供的重要见解。

该列表收录最新的状态空间模型及其在各领域的应用研究，涵盖传统序列建模、图像处理、医学图像分析、视频理解等方面。欢迎提出改进建议，共同推进领域发展。列表包括详细论文、PDF链接及相关代码，方便研究者参考与探索新一代网络模型。

本页面汇总了关于自动驾驶世界模型的最新论文和研究成果，涵盖包括CVPR、ECCV、ICML和ICLR等知名会议和期刊的前沿研究。通过这些世界模型，研究人员能够预测未来状态，提升基础模型性能，并生成未来的点云数据。此外，页面还介绍了重要的研讨会与挑战赛，以及业界专家的技术博客和视频，提供了对自动驾驶世界模型应用的全面视角。

本项目提供了关于指令调优和跟随的优秀阅读列表，包括最新的论文、数据集和详细的分析。这份资源对研究人员和技术从业者非常有用，涵盖从理论到应用的各个方面。通过全面概述和多样分类，用户可以深入了解当前指令学习的趋势和挑战。欢迎任何贡献和建议，共同丰富和改进这一开源项目。

一个支持ANSI转义序列的交互式终端提示库。尽管项目已不再维护，但提供了如输入、多选、密码等多种提示类型，适用于各种问答场景。库允许通过`Ask`和`AskOne`方法执行提示，并支持细粒度配置和自定义验证。还能定制图标和过滤选项，通过外部编辑器输入内容。替代方案请参考bubbletea项目。