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揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

Azure OpenAI 大语言模型语言模型训练信息检索 API集成 Github 开源项目

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。

文档

LLM-Zoo - 最新自然语言处理模型信息汇总，开源与闭源模型实时更新

ChatGPTGithubLLM开源开源项目模型自然语言处理

展示多种开源与闭源LLM模型的详细信息，包括发布时间、模型大小、支持语言、适用领域及训练数据。提供GitHub、HuggingFace、演示及研究论文链接，信息定期更新以反映最新进展。欢迎贡献者参与添加新模型或更新现有模型信息。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目

awesome-generative-ai - 生成式人工智能资源集合，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具

Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章

Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁，内容全面，是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。

Awesome-AI - 全面收录AI工具和资源的开源项目

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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。

AI-System-School - AI系统学院机器学习和大语言模型基础设施全景图

AI基础设施GithubKubernetes开源项目机器学习系统深度学习系统设计

AI-System-School汇集机器学习系统、大语言模型和生成式AI领域前沿资源，覆盖从数据处理到推理部署全流程。项目提供LLM、视频、AutoML等领域基础设施指南，并收录相关会议、书籍、课程和博客，为AI系统研究实践提供全面参考。

awesome-efficient-aigc - AIGC效率优化技术与资源汇总

AIGCGithubLLM开源项目模型压缩量化高效推理

该项目汇集了提高AI生成内容(AIGC)效率的最新技术资源，包括大语言模型(LLMs)和扩散模型(DMs)的优化方法。收录内容涵盖前沿研究论文、代码实现和综述文章，重点关注量化、微调等效率提升技术。这一持续更新的资源库为AIGC领域的研究和开发提供了全面的参考，有助于推动相关技术的进步与落地应用。

awesome-ai - 人工智能资源汇总课程、工具与开源项目

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络自然语言处理

本项目汇集了人工智能领域的优质资源，包括课程、工具、应用和开源项目。内容涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理、机器人技术和对话系统等热门方向，适合研究人员、开发者和学习者参考。此外还收录了AI公司、研究机构信息及业界动态，为探索AI前沿提供全面指南。

Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving - 多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新

GithubWACV人工智能多模态大语言模型开源项目自动驾驶计算机视觉

该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。

VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型

GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉

VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型，专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器，支持数百种视觉语言任务，包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性，扩展了其在多模态应用场景中的能力，推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。

LLM-Tool-Survey - 大型语言模型工具学习调查研究

Github人工智能大语言模型工具学习开源项目综述自然语言处理

该研究系统性调查大型语言模型(LLMs)通过工具学习增强解决复杂问题能力。从工具学习的优势和实现方法两方面全面回顾现有文献,总结基准测试和评估方法,讨论当前挑战和未来方向,为相关研究和开发提供见解。

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