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fm-cheatsheet

AI基础模型开发实践资源集锦

fm-cheatsheet是一个Foundation Model开发资源集锦,提供AI基础模型开发和发布的最佳实践。项目包含在线清单、研究论文和贡献指南,开发者可通过网站或GitHub参与。基于文献综述筛选AI开发资源,注重负责任实践。这是一个开放的AI基础模型开发协作平台。

基础模型开发备忘录

开发和发布模型的最佳实践资源和建议。

备忘录 | 贡献资源 | 论文 | 联系方式和引用

基础模型开发备忘录

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要为备忘录贡献资源,请查看下方的收录标准和添加资源说明。

收录标准:

资源的选择基于对基础模型开发各个阶段的文献综述。 收录取决于:作为开发工具的实用性、文档的完整性和质量,以及对开发过程的见解。 请确保您推荐的资源能够有意义地帮助负责任的开发实践。 虽然我们接受学术文献作为资源,但此备忘录主要关注工具,如数据目录、搜索/分析工具、评估库,以及有选择性地收录总结、调查或指导重要开发决策的文献。

我们将审核建议的贡献,并(可选地)在网站和未来的工作中对本备忘录的贡献者表示感谢。

添加资源说明:

  • 方式1:使用此上传表单贡献资源。

  • 方式2:通过在此仓库中创建拉取请求,扩展app/resources/resources.jsonl来批量上传资源。

在这两种情况下,确保每个资源的所需文档准确完整至关重要。

联系方式和引用

如有关于此资源的问题,请联系slongpre@media.mit.edu

引用信息即将公布。
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