ML-Papers-of-the-Week

每周的ML顶级论文

LLMs ChatGPT AI安全大规模语言模型 multimodal models Github 开源项目

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.

文档

nlp-paper - 自然语言处理经典与前沿论文推荐与解析

GithubNLP-Paper代码开源项目搜索工具论文阅读笔记

本项目提供自然语言处理领域经典与前沿论文的更新与精读笔记，涵盖大模型、聚类、向量召回和对话系统等多个主题。配备搜索工具，高效查找所需论文及笔记。同时提供文本相似度计算、对话系统构建和其他NLP工具代码仓库链接，提供技术支持与参考。

cogvlm-chat-hf - 开源视觉语言模型CogVLM在多项跨模态基准测试中超越PaLI-X 55B

CogVLMGithubHuggingface图像识别多模态开源开源项目模型视觉语言模型

CogVLM是一款开源视觉语言模型，具有100亿视觉参数和70亿语言参数。在NoCaps、Flicker30k等10个经典跨模态基准测试中，CogVLM实现了最先进的性能，部分超越PaLI-X 55B。其架构包括视觉变换器编码器、MLP适配器、预训练语言模型和视觉专家模块。CogVLM能进行多模态对话，适用于图像描述和视觉问答等任务。该模型对学术研究开放，经登记后可免费用于商业用途。

Awesome-AI - 全面收录AI工具和资源的开源项目

AI工具ChatGPTGithub人工智能开源项目机器学习自然语言处理

Awesome-AI是一个开源项目,旨在收集和整理人工智能相关的高质量工具与资源。该项目涵盖了对话式AI、综合工具、AI搜索引擎、写作辅助、视频制作、音频处理、图像生成等多个AI应用领域。项目内容持续更新,为开发者、研究人员和AI爱好者提供一站式的资源导航,有助于快速了解AI生态系统的最新发展。

Awesome-LLM-in-Social-Science - 大型语言模型在社会科学中的评估与应用研究

GithubLLM人工智能对齐开源项目社会科学评估

本项目收集了关于大型语言模型(LLMs)在社会科学领域的评估和应用研究论文。内容涉及LLMs的价值观、人格、道德、观点和能力评估，以及其在社会科学工具改进、模拟和对齐方面的应用。项目还包括相关主题的综述和观点文章，为研究人员提供LLMs在社会科学中应用的全面概览。

open-llms - 开放源代码大型语言模型及其商业应用全景解析

Apache 2.0GithubLarge Language Models商业使用许可开源开源项目模型发布

Open-llms 项目展示了众多采用开源许可证的大型语言模型（LLMs），支持商业应用，涵盖如T5、GPT-NeoX、YaLM等模型。每款模型设有详细说明及许可信息，鼓励社区交流与贡献，是机器学习研究和应用的重要资源库。

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练

提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

LLM-Agent-Paper-List - 基于LLM的代理进行了系统而全面的调查，并列出了一些必读的论文

AgentGymGitHub TrendingsGithubR3人工智能大语言模型开源项目

该项目研究基于大型语言模型的智能代理，从核心构建到多模态输入及行动扩展提供全面分析。研究重点包括单代理和多代理的协作场景及与人类互动，探讨智能代理在多种应用领域的潜力及面临的挑战，旨在开拓通用人工智能（AGI）建设的新途径。

Awesome-LLM-Robotics - 机器人和人工智能融合的前沿研究资源汇编

Github人工智能大语言模型开源项目推理机器人规划

该资源列表汇编了大型语言模型和多模态模型在机器人和强化学习领域的最新研究成果。内容涵盖推理、规划、操作、指令和导航等方面，并包括相关模拟框架。这一综合性参考资料有助于研究人员和开发者探索人工智能与机器人技术的融合前沿。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

Awesome-LLM-Inference - 一系列关于涵盖了从基础框架到先进技术的大型语言模型推理的研究论文和配套代码

Awesome-LLM-InferenceGithub开源项目模型推理模型训练算法优化量化压缩

Awesome-LLM-Inference项目提供了一系列关于大型语言模型推理的研究论文和配套代码，涵盖了从基础框架到先进技术的全面资源，旨在帮助研究人员和开发者提高推理效率和性能。提供了全面的信息和技术支持，用于研究和开发高性能的大型语言模型。

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