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离线强化学习研究论文和开源资源集锦

离线强化学习强化学习机器学习人工智能 offline RL Github 开源项目

该项目汇集了离线强化学习(Offline RL)领域的研究论文、综述文章、开源实现等资源。内容涵盖离线RL的理论方法、基准测试、应用案例及相关主题。项目由康奈尔大学研究人员维护,为学术界和产业界提供离线RL的最新进展和重要文献。

文档

awesome-llm-and-aigc - 大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用合集

AI Generated ContentGithubLarge Language Model应用开发平台开源项目数据集神经网络架构

awesome-llm-and-aigc项目整合了大型语言模型、视觉基础模型及人工智能生成内容的关键项目、数据集和应用。项目涵盖了神经网络架构、多种语言和视觉模型的开发实现，到具体的应用平台，为研究人员和开发者提供全面资源。适合寻找最新的行业动态、学习资源和社区交流的技术人员和爱好者。通过加入关键词如'开源', 'AI技术', '整合'，进一步提高SEO优化效率。

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-LLMs-Evaluation-Papers - 大型语言模型评估研究论文综述

GithubLLMs评估大语言模型安全性评估对齐性评估开源项目知识能力评估

该项目汇总了大型语言模型(LLMs)评估领域的前沿研究论文，涵盖知识能力、对齐性和安全性评估等方面。还包括特定领域的LLMs评估和综合评估平台介绍。旨在为研究人员提供全面的LLMs评估资源，推动语言模型的可靠发展，平衡社会效益与潜在风险。

Awesome-LLM-for-RecSys - 关于大型语言模型（LLM）相关推荐系统主题的论文和资源的集合

ACM Transactions on Information SystemsChatGPTGithubLLM开源项目推荐系统论文更新

Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点，提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态，举行定期论文评述，旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。

LLM-Continual-Learning-Papers - LLM持续学习研究论文集锦

GithubLLM大语言模型开源项目持续学习自然语言处理预训练

本项目收录了大语言模型(LLM)持续学习领域的重要论文。涵盖知识持续学习、预训练适应、少样本学习等多个研究方向。这些论文探讨LLM如何学习新知识、适应新领域，同时保持原有能力。项目包括ICLR、NAACL、EMNLP等顶级会议发表的论文，时间跨度从2022年到2023年。收录内容涉及连续预训练、参数高效微调等主题，反映了LLM持续学习领域的最新研究趋势，为研究人员和开发者提供了解该领域最新进展的参考资源。

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

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。

Awesome_AI4Finance - 金融科技和人工智能资源库

AI金融Github开源项目强化学习机器学习量化交易金融大数据

Awesome_AI4Finance汇集了金融科技领域的优质资源，涵盖人工智能、机器学习和强化学习在金融中的应用。项目包括金融大数据、交易平台和投资组合管理等方面的工具和库。经过严格筛选，这些资源为研究人员和从业者提供了可靠的参考，促进金融科技领域的学习和创新。

awesome-search - 全面深入的搜索技术资源集合

Github个性化推荐开源项目排序优化搜索技术搜索质量评估检索算法

该资源集合涵盖了搜索技术的多个方面,从基础的词法搜索到先进的语义搜索和混合搜索。重点关注了结果排序、个性化推荐和多样化等核心问题,同时也包含了实用的架构设计、测试方法和评估指标。项目收录了众多高质量的技术文章、视频教程和行业案例,为搜索领域的研究人员和工程师提供了全面的学习资料。

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