awesome-embodied-vla-va-vln开源项目 – 视觉语言动作与导航资源库

项目描述：表格+大型语言模型（LLM）相关论文整理，汇集了大量关于如何利用大型语言模型处理表格数据的论文，涵盖表格问答、表格到文本、文本到SQL等多种任务，为研究人员提供了一个全面的资源库。

该项目汇集了关于视觉生成模型评估的相关作品，包括评估指标、模型和系统的详细信息。

由普渡大学Stanley H. Chan教授发布的扩散模型在图像和视觉领域的教程，详细讨论了扩散模型的基本思想，适合有意从事扩散模型研究或应用的本科生和研究生。教程内容涵盖了扩散模型的基础概念、生成工具在图像和视频生成中的应用，以及相关的学习资源。

一个先进的检索增强生成系统技术集，为研究人员和实践者提供准确、高效、内容丰富的检索增强生成系统资源，包括关键技术文档、实用实现指南和定期更新的最新进展。

这是一个汇集了与GPT相关的多个开源项目的合集，提供对各个项目的简要介绍和链接，适用于研究人员和开发者寻找相关资源，并支持多种GPT相关的应用和工具。

集合了基于大型语言模型（LLM）评估方法的综合调研项目，旨在为开发者、研究者和实践者提供如何有效利用LLM作为评估工具的资源。

这是一个关于2D图像中无监督目标定位的优秀作品的精选列表，涵盖了相关论文、方法分类、最新研究动态及社区讨论。

这是一个关于状态空间模型的论文集合，旨在作为Transformer/注意力机制的替代方案。

一个整理的大语言模型在表格数据应用的论文资源列表，汇集了大量与表格数据处理相关的研究资源，并提供对大语言模型在这些应用中的深入分析。项目持续更新，确保资源的时效性和相关性，支持多种表格数据处理任务的参考资料。

本项目对大型语言模型中的上下文长度扩展进行了详细调研，讨论了现有策略、评估复杂性及研究者面临的挑战。

收集了大量关于条件图像合成扩散模型论文的大列表，适用于研究人员和开发者，提供丰富的研究资源和参考资料。

这是一个针对图形的少样本学习/元学习算法的综合索引，包括各种最新的方法和策略，按不同标准对算法进行分类，并提供相关论文和实现的链接。

awesome-gpt4是一个精心整理的资源列表，包含与GPT-4相关的优秀资源、使用案例和演示，旨在帮助开发者和研究人员轻松获取最新信息和应用场景。

该项目汇集了与世界模型或生成视频模型相关的资源库，旨在帮助研究人员和开发者更好地了解和探索用于具身智能体的模型，为相关领域的研究和应用提供参考和启发。

该项目汇总了与多模态大语言模型（LLM）相关的研究论文和资源，提供最新的研究趋势和进展，支持多种模态的学习方法，适用于学术研究和工程实践。