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信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展

该项目汇集了信息检索领域预训练模型相关的重要论文资源。内容涵盖第一阶段检索、重排序、联合学习等核心技术,以及大语言模型应用和多模态检索等前沿主题。项目提供了全面的文献综述,有助于研究人员和从业者了解该领域的最新进展和发展方向。资源列表系统梳理了稀疏检索、密集检索等关键技术,为相关研究提供了宝贵的参考。

awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等
Github人工智能大数据开源项目机器学习深度学习神经网络
awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合,覆盖书籍、课程、视频和研究论文等,适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论,推动知识和技术的不断进步。
Awesome-Recsys - 推荐系统领域顶级会议论文资源库
Github人工智能开源项目推荐系统数据挖掘机器学习深度学习
Awesome-Recsys项目汇集推荐系统领域顶级会议论文,包括SIGIR、RecSys、ICLR等重要会议的最新研究成果。该资源库定期更新,提供论文标题和链接,方便研究人员和从业者快速了解领域进展,获取感兴趣的研究内容。
awesome-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总
Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练
本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。
AwesomeNLP - 从基础到前沿的NLP实战教程与学习资源
GithubNLP信息抽取大模型开源项目知识图谱自然语言处理
这个开源项目提供了全面的NLP学习资源,涵盖文本分类、信息抽取、知识图谱、机器翻译等多个领域的理论和实战教程。项目为NLP初学者设计了详细的学习路径,同时也包含了大模型应用等前沿内容。资源丰富且实用,适合希望深入学习自然语言处理的人员参考。
Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型(LLM)在多模态学习中的最新研究趋势
GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络
本页面介绍大语言模型(LLM)在多模态学习中的最新研究趋势,包括文本、视觉(图像和视频)、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法,如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例,如OpenFlamingo和MiniGPT-4,以及评估方法,如MultiInstruct和POPE,提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。
Awesome-Code-LLM - 全面梳理了代码领域的语言模型研究,涵盖最新的论文和研究成果
Code GenerationGithubLLMLanguage Models for CodeNLPSoftware Engineering开源项目
《Awesome-Code-LLM》项目全面梳理了代码领域的语言模型研究,涵盖最新的论文和研究成果。这是一个极佳资源,旨在增强NLP与软件工程使用中语言模型的效果和效率,提供详尽的研究资源,非常适合机器学习初学者和NLP新手深入了解该领域。
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-Foundation-Models-in-Medical-Imaging - 医学影像基础模型研究文献资源汇总
Github人工智能医学影像基础模型开源项目深度学习计算机视觉
本项目汇总了医学影像领域基础模型相关的研究文献和资源。内容涵盖文本提示模型和视觉提示模型两大类,包括对比学习、对话式、生成式等多种模型。项目提供论文标题、作者、发表时间和链接等详细信息。这一资源集合为医学影像基础模型研究提供了全面的参考材料。
awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总 多语言开源项目集锦
Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。
awesome-neural-models-for-semantic-match - 神经网络语义匹配模型开源资源集合
GithubMatchZoo开源项目文本匹配神经网络模型自然语言处理语义匹配
MatchZoo团队维护的开源项目,汇集神经网络语义匹配模型资源。涵盖信息检索、问答系统、释义识别等自然语言处理任务,提供任务描述和相关论文列表。项目与MatchZoo工具包关联,为自然语言处理领域研究和开发提供参考资源。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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