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精选蒙特卡洛树搜索论文资源库

Monte Carlo树搜索强化学习人工智能机器学习算法优化 Github 开源项目

该项目收集了机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个领域的蒙特卡洛树搜索(MCTS)相关论文。涵盖顶级会议和期刊发表的最新研究成果，并提供部分论文的代码实现。这一资源库为研究人员和开发者提供了全面了解MCTS在各领域应用和进展的机会。

Awesome-World-Model - 自动驾驶领域的世界模型研究与应用进展

Autonomous DrivingCVPRGenerative AIGithubSurveyWorld Models开源项目

awesome-learning - 软件测试与自动化的全面学习资源库

Github学习资源开源项目测试原则编程语言自动化测试软件测试

这个资源库汇集了软件测试和自动化领域的全面学习材料，包括编程语言、测试框架、最佳实践和行业趋势。资源涵盖从入门到高级的免费教程、课程、博客和指南，注重实用性，涉及编码原则、测试技巧和自动化策略。适合希望提升测试技能或转向自动化测试的专业人士学习参考。

Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总

GithubLLM图基准测试开源项目推理知识图谱

该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。

awesome-domain-adaptation - 领域自适应技术研究综合资源库

Github对抗学习开源项目无监督学习深度学习迁移学习领域适应

Awesome-Deep-Neural-Network-Compression - 深度神经网络压缩技术资源库

GithubNAS剪枝开源项目模型优化深度神经网络压缩知识蒸馏量化

该项目汇集了深度神经网络压缩的综合资源，包括量化、剪枝和蒸馏等技术的论文、总结和代码。涵盖高效模型设计、神经架构搜索等相关主题，并提供按会议和年份分类的论文列表。项目还收录了主流压缩系统和工具链接，为深度学习模型压缩研究提供了全面的参考资料。

awesome-ml-courses - 优质的免费机器学习与人工智能课程视频资源

Artificial IntelligenceDeep LearningGithubMachine LearningNLPStanford开源项目

本项目提供由顶级人工智能研究人员和教师授课的免费高质量机器学习与人工智能课程视频。课程链接附有讲义、补充阅读材料及作业。内容涵盖基础和高级知识，适合不同背景的学习者。无论是想了解斯坦福的经典机器学习课程CS229，还是深入研究强化学习、卷积神经网络和自然语言处理等特定领域，这里都能找到相关资源。

awesome-semi-supervised-learning - 半监督学习资源汇总，减少标注成本，提升分类效果

GithubSemi-Supervised Learning分类半监督学习方法开源项目深度学习生成模型

LLMAgentPapers - 大型语言模型代理领域的重要研究文献合集

GithubLLM Agents PapersPrompt4ReasoningPapers大语言模型开源项目智能代理知识编辑

LLMAgentPapers集中展示了有关大型语言模型代理的核心研究和重要论文，内容涵盖互动处理、个性化代理以及记忆机制等重要议题。本资源库对学术研究者和技术开发者皆有价值，助力深刻了解并实际应用语言模型技术。我们邀请全球学者和工程师深入探讨，共享知识，推动该领域的持续进步。

awesome-diffusion-model-in-rl - 扩散模型在强化学习领域的最新研究进展汇总

Diffusion ModelGithub开源项目强化学习机器人操作离线强化学习轨迹优化

本项目汇总了强化学习领域应用扩散模型的最新研究论文，涵盖离线RL、机器人控制、轨迹规划等多个方向。持续追踪并整理扩散强化学习的前沿进展，为研究人员提供全面的参考资源。每篇论文均附有概述、代码链接和实验环境等详细信息，方便读者深入了解。

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