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Entity_Alignment_Papers

跨语言知识图谱实体对齐研究论文集锦

Entity Alignment Papers项目收录了实体对齐领域近年来的重要研究论文,涵盖从联合嵌入到图神经网络和预训练语言模型的多种方法。该项目展示了实体对齐技术的发展历程,为研究人员提供了全面的文献综述,并附有论文代码链接。通过这个项目,读者可以深入了解实体对齐领域的最新进展和未来研究方向。

Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning - 全面的知识图谱推理研究资源集合
AKGRGithub关系抽取开源项目数据集知识图谱推理静态知识图谱
Awesome-Knowledge-Graph-Reasoning项目汇集了知识图谱推理领域的最新研究成果,包括论文、代码和数据集。该资源库涵盖静态、动态和多模态知识图谱推理,并提供详细分类和说明,方便研究人员和开发者快速检索所需信息。项目整理了大量高质量学术成果,为知识图谱推理研究和应用提供了全面的参考资料。
RecSysPapers - 推荐系统研究进展与行业实践全面汇总
Github开源项目推荐系统深度学习点击率预测特征交互论文汇总
RecSysPapers项目收录827篇推荐系统相关论文,涉及召回、排序、多任务和多模态等领域。项目持续更新业界进展,提供分类和阅读指引,是推荐系统研究和实践的重要参考。收录论文包括阿里巴巴、谷歌、微软等知名公司的最新实践,对推荐系统技术的理解和应用具有参考价值。
Awesome-LLM-Survey - 调查大语言模型的最新研究进展,包括指令调整、人类对齐和多模态
Awesome-LLM-SurveyGithubLLM人工智能大规模语言模型开源项目研究报告
该项目收录了大语言模型(LLM)的最新研究,涵盖了指令调整、人类对齐、代理、多模态等多个方面。研究者可以通过提交拉取请求更新他们的论文信息,参与社区的建设。项目内容详尽记录了LLM的训练、提示工程及其在各领域的应用挑战,为学术界和业界提供丰富的参考素材。用户可以通过该项目深入了解LLM的关键功能、主要优势及最新技术动态。
LLM-Agent-Paper-List - 基于LLM的代理进行了系统而全面的调查,并列出了一些必读的论文
AgentGymGitHub TrendingsGithubR3人工智能大语言模型开源项目
该项目研究基于大型语言模型的智能代理,从核心构建到多模态输入及行动扩展提供全面分析。研究重点包括单代理和多代理的协作场景及与人类互动,探讨智能代理在多种应用领域的潜力及面临的挑战,旨在开拓通用人工智能(AGI)建设的新途径。
Annotated-ML-Papers - Annotated-ML-Papers 机器学习与深度学习论文注释综述
Annotated-ML-PapersDLGithubML博客开源项目论文注释
此项目提供对机器学习和深度学习论文的详细注释和总结,帮助读者深入理解最新研究进展。博客内容定期更新,提供最新的研究信息。加入邮件列表,可第一时间获取项目更新。
Reinforcement-Learning-Papers - 强化学习顶会论文精选资源库
Github多智能体开源项目强化学习研究趋势算法论文集
这是一个汇集AAAI、IJCAI、NeurIPS等顶级会议强化学习论文的资源库。涵盖多智能体、元学习、分层学习等前沿方向,提供PDF和代码链接。项目定期更新,为研究人员追踪领域发展、探索新算法提供便捷参考。
Prompt4ReasoningPapers - 整合并分析语言模型推理相关的专业论文
GithubLarge Language ModelsPrompt工程人工智能开源项目知识增强推理链式推理
Prompt4ReasoningPapers项目整合并分析语言模型推理相关的专业论文,旨在为研究者和实践者提供全面的技术洞察和实用策略。内容涵盖前沿研究成果、高级推理方法及工具的应用指南,帮助用户系统性理解并应用于实际问题解决。
Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks - 图神经网络预训练技术论文资源库
Github图神经网络对比学习开源项目生成式预训练自监督学习预训练
该资源库全面收集了图神经网络预训练相关论文,按发表年份、图类型、预训练策略、调优策略和应用领域分类。内容涵盖静态图、动态图、异构图等图类型,以及生成式、对比学习、多任务学习等预训练策略。同时包含prompt tuning等调优方法,并涉及推荐系统、生物学等应用领域。资源库不断更新,为图神经网络预训练研究提供重要参考。
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.
Awesome-LLM-in-Social-Science - 大型语言模型在社会科学中的评估与应用研究
GithubLLM人工智能对齐开源项目社会科学评估
本项目收集了关于大型语言模型(LLMs)在社会科学领域的评估和应用研究论文。内容涉及LLMs的价值观、人格、道德、观点和能力评估,以及其在社会科学工具改进、模拟和对齐方面的应用。项目还包括相关主题的综述和观点文章,为研究人员提供LLMs在社会科学中应用的全面概览。
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