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ML-Papers-of-the-Week

每周的ML顶级论文

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.

RLAIF-V - 多模态大模型对齐的开源AI反馈框架
GithubRLAIF-V人工智能反馈可信性多模态大语言模型开源开源项目
RLAIF-V项目提出了一种新的多模态大模型对齐框架,通过开源AI反馈实现了超越GPT-4V的可信度。该框架利用高质量反馈数据和在线反馈学习算法,有效减少模型幻觉,提高学习效率和性能。项目开源的代码、模型权重和数据集为多模态人工智能研究提供了重要资源。
Awesome-AI - 人工智能顶级资源库,探讨生成性AI技术
Awesome-AIChatGPTCopilot AIDeepFaceLabGithubMidJourney开源项目
此资源库集合了生成性AI技术的多种工具和平台,涵盖聊天机器人、搜索引擎、写作、SEO、翻译、演示、研究等多个领域,旨在为开发者和AI爱好者提供前沿的AI工具和应用。
cogvlm2-llama3-chat-19B - 支持8K内容长度和高分辨率图像的开源多模态AI模型
CogVLM2GithubHuggingface人工智能图像理解对话模型开源项目模型视觉语言模型
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的开源多模态AI模型,支持8K内容长度和1344*1344图像分辨率。该模型在TextVQA、DocVQA等多项基准测试中表现优异,具备图像理解和对话能力。CogVLM2提供英文和中英双语版本,在开源模型中表现突出,部分任务性能可与非开源模型媲美。
AnyGPT - 基于离散序列建模的多模态语言模型
AnyGPTGithub多模态语言模型大语言模型开源项目模态转换离散序列建模
AnyGPT是一款基于离散序列建模的多模态语言模型,能够统一处理语音、文本、图像和音乐等多种模态。该模型通过将不同模态数据转换为统一的离散表示,实现了模态间的转换和自由对话。AnyGPT包含基础模型和聊天模型两个版本,前者实现了四种模态的对齐,后者基于AnyInstruct数据集训练,支持灵活的多模态交互。
awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers - 语音识别与合成技术研究关键论文集锦
Github开源项目深度学习神经网络自动语音识别语音合成语音识别
本项目汇聚了语音识别与语音合成领域的重要研究论文,涵盖多个子领域,包括自动语音识别(ASR)、说话人验证、声音转换和语音合成(TTS)等。提供广泛的研究成果和方法论参考,这些资源可以帮助研究人员和开发人员探索从文本到音频的转换技术和相关音乐建模应用。该资源适用于学术研究和实际开发中的技术革新和行业推动。
Awesome-Story-Generation - 大语言模型推动故事生成技术进步与前沿研究
Github人工智能大型语言模型开源项目故事生成文本生成自然语言处理
该项目汇集了故事生成和讲故事领域的关键论文,聚焦大语言模型时代的最新研究。内容覆盖情节发展、写作风格、角色塑造等多个方面,按时间顺序呈现并附带引用计数。项目还包括文献综述和公共资源,为研究者和实践者提供全面参考。
llm-attacks - 研究大语言模型的对抗性攻击与安全防御
GCG算法GithubLLM攻击实验复现对抗性攻击开源项目语言模型
LLM-attacks项目致力于研究对齐语言模型的通用和可迁移对抗性攻击。项目实现了GCG算法,可对LLaMA-2等模型进行安全测试。研究者能够复现论文中的单一行为、多行为和迁移实验。项目提供完整的安装指南、模型使用说明和实验脚本,并包含交互式演示notebook。该研究有助于深入理解和提升大语言模型的安全性,对相关领域的发展具有重要价值。
MotionLLM - 融合视频和动作数据的人类行为理解先进AI模型
GithubMotionLLM人工智能人类行为理解多模态学习大语言模型开源项目
MotionLLM是一个人类行为理解框架,通过融合视频和动作序列数据来分析人类行为。该项目采用统一的视频-动作训练策略,结合粗粒度视频-文本和细粒度动作-文本数据,以获得深入的时空洞察。项目还包括MoVid数据集和MoVid-Bench评估工具,用于研究和评估人类行为理解。MotionLLM在行为描述、时空理解和推理方面展现出优越性能,为人机交互和行为分析研究提供了新的方向。
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。
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