一项关于代码大语言模型的调研报告，系统地回顾了语言模型在代码处理方面的最新进展。
小型语言模型综述资源集：旨在全面调研小型语言模型的技术、应用、效率以及与大型语言模型的协作和可信度
这是一个针对高效大语言模型的精心策划的资源列表，涵盖相关研究论文和技术，定期更新以保持信息的时效性，并对资源进行分类，方便用户浏览。包括理论论文和实践实现，旨在为研究人员和开发者提供有价值的参考。
LLMPapers是一个专注于大型语言模型（如ChatGPT、GPT-3、Codex等）的文献和研究论文资源平台，旨在为研究人员和开发者提供丰富的参考资料。该项目定期更新，涵盖最新的研究成果和技术进展，同时鼓励用户贡献新的文献资源。
谷歌DeepMind发布的最新多任务视觉语言模型(VLM)，集成了多种视觉和语言处理能力，支持图像描述、目标检测、图像分割、OCR以及文档理解等任务。该模型提供三种不同参数规模(3B、10B、28B)，支持224px和448px两种分辨率，基于开源框架开发，易于使用和扩展，通过简单提示即可切换任务，无需额外加载模型。
