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发现LLM安全工具和资源，了解大语言模型的安全挑战

LLM Security White-box attack Black-box attack Defense Tools Github 开源项目

收集了与LLM安全相关的顶级工具、文档和项目，包括白盒攻击、黑盒攻击、后门攻击和防御策略的研究论文，以及安全测试和保障工具。提供丰富资源，助力深入了解和应对大语言模型的安全问题，为研究人员和开发者提供实用指导。

awesome-llm-apps - 精选RAG与AI代理的多功能LLM应用

AI应用AnthropicGithubLLMOpenAIRAG开源项目

了解一系列使用OpenAI、Anthropic、Google等模型以及本地LLaMA模型构建的LLM应用，涵盖从代码库、电子邮件到投资、旅行等各个领域。这些应用通过详细的文档和开源生态系统，推动AI在多个领域的创新和发展。

Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合：前沿研究进展

GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理

该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。

awesome-pentest - 渗透测试和攻击性网络安全资源大全

Github安全工具开源项目渗透测试漏洞扫描网络安全黑客技术

awesome-pentest项目收录了大量渗透测试和攻击性网络安全资源。内容涵盖Android工具、匿名技术、反病毒规避、CTF竞赛、云平台攻击、协作平台等多个领域。同时提供相关书籍推荐、会议活动信息、漏洞数据库和Web漏洞利用工具等。该项目为网络安全专业人员和爱好者提供了全面的学习参考。

llm - LLM实验项目集合探索大型语言模型应用

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该开源项目提供了一系列LLM实验。内容包括虚拟环境设置、必要包安装以及API集成指南。通过这些实验，开发者可以深入了解大型语言模型的应用，探索AI文本处理和向量数据库技术。项目注重实践，为AI领域学习者提供了有价值的资源。

awesome-llm-webapps - 开源LLM网络应用汇总和对比分析

GithubLLMRAGWeb应用开源开源项目聊天机器人

该项目收集并分析了多种开源LLM网络应用,涵盖聊天机器人、自然语言界面等类型。通过比较各项目的功能特点,为开发者选择合适的应用提供参考。收录的项目均为开源且活跃维护,包含从基础API到完整生产系统等不同复杂度。

LLM4SE - 大型语言模型在软件工程领域的最新研究进展

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Awesome-LLM-Reasoning - 探索语言模型与多模态大型语言模型的推理能力汇编

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Awesome-LLM-Reasoning是一个精选的资源和论文集合，旨在深入探索LLMs与MLLMs的推理能力。覆盖方法论、技术研究和实证分析等多个领域，提供最新的研究动态和技术解析，助力学术和技术人员加深对这些模型的理解。

Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs - 大语言模型在智能体研究与应用中的精选资源

Embodied AIGithubInteractive Embodied LearningLarge Language ModelsMulti-Agent LearningSelf-Evolving Agents开源项目

该项目汇集了使用大语言模型(LLMs)进行智能体(Embodied AI)研究的精选资源，涵盖自适应智能体、社交智能体、复杂应用、模拟学习、规划与操作、多智能体协调等专题。项目主页提供丰富的论文资料和最新研究进展，适合相关领域研究者和开发者参考，不断更新。

TrustLLM - TrustLLM：全面大语言模型可信度研究工具

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TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型（LLMs）可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则，并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具，可以快速评估16种主流LLMs，帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受，并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

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本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

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