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基础模型推理能力资源汇总

基础模型人工智能机器学习自然语言处理计算机视觉 Github 开源项目

本资源列表汇总了基础模型推理能力相关内容,包括语言、视觉和多模态基础模型,以及常识、数学、逻辑等多领域推理任务应用。同时概述了预训练、微调、对齐训练等推理技术,为研究人员和开发者提供全面参考。

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介绍相关项目

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GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

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awesome-foundation-and-multimodal-models - 多模态与基础模型的最新研究进展

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Awesome-Scientific-Language-Models是一个涵盖多个科学领域预训练语言模型的资源列表。该项目收录了数学、物理、化学等领域的模型，包括不同参数规模和多种模态。资源列表持续更新，为科研人员提供丰富的语言模型参考和应用案例。

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AI应用Github大语言模型开源工具开源项目推理引擎本地AI

awesome-local-ai收录了多种开源本地AI工具和解决方案,包括推理引擎、用户界面、完整平台、开发工具、用户工具和AI代理等。项目旨在为开发者和用户提供丰富的本地AI资源,便于探索和应用最新AI技术,同时确保数据隐私。此外,还涵盖了LLM排行榜和相关研究论文,为AI领域从业者和爱好者提供全面参考。

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该项目汇总了多模态大语言模型(MLLMs)领域的最新研究成果，包括论文、数据集和评估基准。涵盖多模态指令微调、幻觉、上下文学习等方向，提供相关代码和演示。项目还包含MLLM调查报告及MME、Video-MME等评估基准，为研究人员提供全面参考。

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该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

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Embodied AIGithub多智能体系统大语言模型导航开源项目机器人

本项目汇集了具身人工智能(Embodied AI)领域的精选资源，包括最新研究论文、工具及相关资料。内容涵盖语言模型驱动的智能体、机器人技术、导航等多个方向，全面追踪具身AI的研究和产业进展。为研究人员和开发者提供参考，深入探讨智能体在物理或虚拟环境中的感知、决策和行动机制。

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