Awesome-Reasoning-Foundation-Models

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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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-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。

Awesome-LLMs-Evaluation-Papers - 大型语言模型评估研究论文综述

GithubLLMs评估大语言模型安全性评估对齐性评估开源项目知识能力评估

该项目汇总了大型语言模型(LLMs)评估领域的前沿研究论文，涵盖知识能力、对齐性和安全性评估等方面。还包括特定领域的LLMs评估和综合评估平台介绍。旨在为研究人员提供全面的LLMs评估资源，推动语言模型的可靠发展，平衡社会效益与潜在风险。

Awesome-Tool-Learning - 大型语言模型工具学习研究与应用进展综述

Github人工智能大语言模型工具增强工具学习开源项目自然语言处理

Awesome-Tool-Learning汇集了工具学习领域的精选论文和应用。项目涵盖调查研究、微调、上下文学习等多个方向的最新进展，同时收录英文和中文资源。研究人员和开发者可通过该项目全面了解大型语言模型在工具使用方面的前沿发展。

awesome-synthetic-datasets - 大语言模型合成数据集资源汇总

CosmopediaGithubSelf-InstructTinyStories合成数据集大语言模型开源项目

该项目整理了大语言模型生成合成数据集的相关资源，包括教程、技术、数据集、工具和论文。涵盖TinyStories、Cosmopedia等数据集，以及Self-Instruct、AutoPrompt等技术，为AI研究和开发提供参考。

awesome-generative-ai-guide - 全面的生成式AI研究与开发资源库

Githubawesome-generative-ai-guide人工智能大语言模型开源项目机器学习生成式AI

my-awesome-AI-bookmarks - 全面的AI学习资源库从理论到实践的精选集合

GithubTensorFlow人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

这是一个综合性的人工智能资源库,涵盖深度学习和机器学习领域。收录了业界顶尖专家的文章、代码实现和核心概念,内容从基础理论延伸到实际应用,包括迁移学习、强化学习和自然语言处理等热门主题。项目汇集了丰富的学习材料,适合AI研究者和从业者参考使用。

chain-of-thought-hub - 大型语言模型复杂推理能力评估基准

Chain-of-ThoughtGithubLLM评估复杂推理能力大语言模型开源项目长文本处理

Chain-of-Thought Hub汇集了数学、科学、符号推理等多个领域的挑战性任务，旨在全面评估大型语言模型的复杂推理能力。该项目通过精选数据集和模型，为语言模型发展提供可靠参考。同时，它将链式思考提示工程视为新一代系统调用，为基于大型语言模型的应用生态系统发展奠定基础。

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。

fm-cheatsheet - AI基础模型开发实践资源集锦

Foundation ModelGithub开发实践开源项目模型开发研究文献资源贡献

fm-cheatsheet是一个Foundation Model开发资源集锦,提供AI基础模型开发和发布的最佳实践。项目包含在线清单、研究论文和贡献指南,开发者可通过网站或GitHub参与。基于文献综述筛选AI开发资源,注重负责任实践。这是一个开放的AI基础模型开发协作平台。

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