该项目记录了学习推荐系统过程中的知识产出，主要对经典推荐算法的原理进行解析，并提供代码实现示例。它支持多种推荐算法，易于扩展和修改，非常适合学习和研究推荐系统。
高级检索增强生成(RAG)技术合集，包含10种先进RAG实现方案的详细教程。从基础的Naive RAG到高级的Adaptive RAG，提供完整的代码实现和评估方法。使用LangChain、Pinecone等主流工具，适合研究人员和开发者学习和实践RAG技术
MOSS-RLHF项目专注于研究大语言模型的强化学习从人类反馈（RLHF）机制，详细探讨了Proximal Policy Optimization (PPO)的内部运作，并提供了相关的代码实现，旨在推动对RLHF的理解和应用。
Transformers相关文献资源大列表，包含了各种各样的Transformer模型，例如BERT、GPT、Transformer-XL等，这些模型已经在许多自然语言处理任务中得到了广泛应用。此外，该列表还提供了这些模型的相关论文和代码链接，为自然语言处理领域的研究人员和开发者提供了很好的参考资源。
为视觉-语言模型（例如CLIP）提供精心策划的Prompt/Adapter学习方法列表，包含最新的研究进展和代码实现，促进模型的高效学习和应用
课程资料由Brigham Frandsen教授的机器学习与因果推断课程提供，涵盖了基本概念、实践示例和代码实现，适合初学者和有经验的研究人员，包含丰富的学习资源和参考文献。
这是一个综合性列表，涵盖使用大型语言/多模态模型在机器人和强化学习领域的论文，包含论文、代码及相关网站。
一个多模态机器学习资源的集合，包含各种模型、工具和研究材料，旨在帮助研究人员和开发者获取相关知识和实现。
Magi是一个基于JAX的强化学习库，支持多种算法并提供灵活的环境接口，易于扩展和自定义，集成了评估和可视化工具。
一份精心收集机器人领域相关的3D视觉论文合集，包括政策学习、预训练、VLM和LLM、数据集和基准等相关论文、代码和相关网站。
多模态持续学习资源库：汇集多模态持续学习方法的资源库，提供最新的研究进展和相关论文，助力人工智能领域的学习与发展
MIMIC-IT：多模态上下文指令调优，展示了一个包含 280 万个多模态指令-响应对的数据集，以及从图像和视频中派生的 220 万个独特指令。
Mini-LLaVA是一款轻量级的多模态大语言模型，能够处理图像、文本和视频输入，实现高效且灵活的多模态数据处理。其设计旨在简化多模态应用的开发，提供了简约的实现和灵活的接口，方便用户进行快速开发和实验。
大型语言模型(LLM)幻觉相关论文列表，旨在解决大语言模型中的幻觉和真实性问题，通过评估、检测和改进方法提高语言模型的可靠性和正确性。
一系列开放的方法，可帮助成功训练大型语言模型和多模态模型，包含丰富的脚本和技术材料，基于作者的实践经验，并提供持续更新的知识库。
