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精选蒙特卡洛树搜索论文资源库

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-MVS - 多视角立体视觉算法精选资源大全
3D重建GithubMVS多视图立体视觉开源项目深度学习计算机视觉
本资源列表汇集了2017年至2024年间多视角立体视觉(MVS)算法的重要研究成果,包括基于学习和传统方法的最新进展。项目提供论文链接、代码实现和项目网页等全面资源,适合MVS领域研究者和开发者参考。内容定期更新,保持与前沿技术同步。
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。
awesome_deep_learning_interpretability - 最新深度学习模型解释性研究与资源汇编
Githubawesome_deep_learning_interpretability开源项目引用次数最新论文模型解释性深度学习
本项目收录了最新的159篇深度学习模型解释性相关论文,便于研究人员和工程师深入了解模型内部原理及行为。这些论文按引用次数排序,涵盖多个学科领域,提供了相应代码资源,帮助用户更好地应用解释性技术。页面内容定期更新,保障最新研究成果的收录和呈现。
awesome-llm-powered-agent - 提供了大语言模型(LLM)驱动的智能代理相关的优质资源
GithubLLM人机交互多智能体合作开源项目机器学习自动化任务求解器
Awesome LLM-Powered Agent为研究者和开发者提供了大语言模型(LLM)驱动的智能代理相关的优质资源。网站包含从关键论文到开源项目的广泛资料,实施定期更新。这些资源旨在支持智能代理独立或协同处理复杂任务,以及模拟人际交互,进而推动智能代理与人类互动的全面发展。
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。
awesome-ml-model-compression - 机器学习模型压缩与加速技术资源汇总
AI加速Github开源项目机器学习模型压缩深度学习神经网络
本项目汇总了机器学习模型压缩和加速领域的优质资源,包括研究论文、技术文章、教程和工具库等。涵盖量化、剪枝、知识蒸馏和轻量级网络设计等多种技术方法。为研究人员和工程师提供了优化深度学习模型性能和效率的重要参考。项目内容持续更新,欢迎提交新的相关资源。
LLM4Rec-Awesome-Papers - 大语言模型在推荐系统中的最新应用及研究进展综述
GithubLLM人工智能大语言模型开源项目推荐系统论文综述
该项目汇总了大语言模型在推荐系统中应用的优秀论文和资源。内容涵盖无调整和有监督微调两类方法,包括ChatGPT、GPT、LLaMA等模型在推荐领域的最新探索。项目还提供相关调查、教程和数据集信息,为研究人员提供全面参考。持续更新的内容反映了这一快速发展的研究热点,展现大语言模型在推荐系统中的潜力。
Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态
Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理
本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。
awesome-full-stack-machine-learning-courses - 精选机器学习工程课程资源大全
Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机科学课程资源
该项目精选顶尖大学公开的机器学习课程资源,覆盖计算机科学、数学统计、人工智能、机器学习、深度学习等领域。还收录大型公司机器学习项目案例,按主题和专业分类整理。资源涵盖从基础到高级应用的完整学习路径,为全面学习机器学习工程提供系统指引。
awesome-language-agents - 构建和优化语言代理的认知架构和实践
CoALAGithub学习开源项目推理认知架构语言代理
该项目汇总了基于CoALA框架的语言代理,实现了动作空间、决策周期等功能。提供了相关核心论文、推特线程及300多篇文献,涵盖从推理到环境互动等多领域前沿研究,旨在优化语言代理的交互、检索和学习能力,有效管理短期和长期记忆。
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