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多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

多模态强化学习视觉强化学习语言模型预训练表征学习Github开源项目

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。

GithubGithub文档文档论文论文
介绍相关项目
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-LM-SSP - 大模型可信度资源汇总，涵盖安全、隐私与多模态模型
Awesome-LM-SSPGithub信任度多模态模型安全性开源项目隐私
本页面提供与大模型（LMs）可信度相关的多维度资源，特别是多模态大模型（如视觉语言模型和扩散模型）。用户可浏览资源分类、最新更新和资源推荐提交方式，适合研究人员和开发者了解大模型在安全性和隐私保护等方面的研究进展。
ML-Papers-of-the-Week - 每周的ML顶级论文
AI安全ChatGPTGithubLLMsmultimodal models大规模语言模型开源项目
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.
awesome-self-supervised-learning - 自监督学习资源精选与理论实用指南
Github人工智能对比学习开源项目深度学习自监督学习视觉特征学习
精选自监督学习资源，覆盖理论研究与各领域实际应用，如计算机视觉、机器学习等。本项目常更新，已成为AI领域必备的研究与教学资源。
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。
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。
Awesome-World-Model - 自动驾驶领域的世界模型研究与应用进展
Autonomous DrivingCVPRGenerative AIGithubSurveyWorld Models开源项目
本页面汇总了关于自动驾驶世界模型的最新论文和研究成果，涵盖包括CVPR、ECCV、ICML和ICLR等知名会议和期刊的前沿研究。通过这些世界模型，研究人员能够预测未来状态，提升基础模型性能，并生成未来的点云数据。此外，页面还介绍了重要的研讨会与挑战赛，以及业界专家的技术博客和视频，提供了对自动驾驶世界模型应用的全面视角。
Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用
Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱
Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。
awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展
Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型
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-llm-agents - LLM代理资源一览，涵盖框架、应用与平台
Awesome LLM agentsGithubHaystackLangchainLlama IndexVisualGPT开源项目
本列表收录了优秀的LLM代理资源，涵盖开源框架、实用应用、平台及重要论文和讲座。关键工具包括Langchain、Llama Index、Haystack等，旨在为开发者提供高效的NLP解决方案。用户还可以提交和建议更多资源，支持社区开发。
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