awesome-multi-modal-reinforcement-learning

多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

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。

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介绍相关项目

awesome-contrastive-self-supervised-learning - 对比自监督学习论文和资源汇总

Github对比学习开源项目深度学习自监督学习表示学习视觉模型

该项目收录了对比自监督学习领域的重要论文和资源,覆盖从2017年至今的研究成果。内容包括综述、算法、应用等,按年份分类整理。研究人员可通过此项目快速了解该领域发展历程和最新动态,是深入研究对比学习的重要参考资料。

KG-MM-Survey - 知识图谱与多模态学习融合研究综述

Github多模态学习开源项目深度学习知识图谱知识融合视觉问答

本项目汇总了知识图谱与多模态学习融合研究的相关论文,主要包括知识图谱驱动的多模态学习(KG4MM)和多模态知识图谱(MM4KG)两个方向。KG4MM探讨知识图谱对多模态任务的支持,MM4KG研究多模态技术在知识图谱领域的应用。项目覆盖理解推理、分类、生成、检索等多种任务,提供了详细的文献列表和资源。这是一份系统全面的知识图谱与多模态学习交叉领域研究综述。

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。

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-hallucination-detection - 多模态大语言模型幻觉检测与评估文献综述

GPT-4VGithubUniHDawesome-hallucination-detection大语言模型幻觉检测开源项目

该项目汇总了关于大型语言模型（LVLMs）在多模态任务中幻觉检测的研究文献。这些研究提供了多个评估基准和框架，如HallusionBench、FactCHD、MHaluBench等，用于评估LVLMs在视觉和语言理解中的表现，涵盖了准确性、一致性、解释性等方面的指标。该仓库不仅评估现有模型，还提出新的解决方案，通过验证生成内容的准确性和一致性，减少虚假信息，提升语言模型的可靠性。

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-video-generation - 全面汇集视频生成研究的前沿资源库

AI视频Github图像到视频开源项目扩散模型文本到视频视频生成

资源库系统整理视频生成领域的前沿研究论文和资源,包括文本生成视频、图像生成视频、个性化视频生成等多个方向。内容涵盖论文列表、链接、数据集、产品介绍和常见问题解答。这为研究人员和开发者提供了全面了解视频生成技术发展的专业参考。

awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台

AIDLGithubJavaMLNLP开源项目

awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。

Awesome-LLM-Prompt-Optimization - 大型语言模型提示词优化技术与研究前沿总览

GithubLLM人工智能开源项目提示优化机器学习自动化

本项目收录了大型语言模型(LLM)提示词优化领域的前沿研究论文。内容涵盖LLM优化、微调、编程、人类反馈、集成学习、强化学习、无梯度方法、上下文学习和贝叶斯优化等多个研究方向。项目旨在为研究人员提供全面的LLM提示词优化资源,助力推动该领域发展。

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。

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