一个收集了与大语言模型（LLM）及其工具使用相关的论文和资源的项目。
该项目汇集了关于大型语言模型（LLM）规划能力的重要文献，提供对LLM规划能力的深入理解，支持研究人员和开发者了解最新的研究动态，为相关领域的学习和研究提供参考资料。
一个专注于从NLP和计算机视觉（CV）的基础知识到视觉语言模型（VLM）前沿技术的系列教程，提供学习路线图，涵盖Word2Vec等基础知识，并逐步深入视觉语言模型技术，适合初学者和有经验的开发者。
这是一个精心整理的与LLM越狱技术相关的学术论文列表，涵盖各个领域的最新研究成果。
该项目收录了关于大语言模型持续学习的关键论文，提供最新的研究成果和方法，适合研究人员和开发者参考，包含对比不同方法的分析。
该项目是一个专注于大型语言模型（LLM）终身学习的资源库，收集了相关的精华综述、研究资源和论文，旨在促进LLM的持续学习能力和性能提升。
这是一个精心挑选的资源高效大型语言模型（LLM）相关高质量论文的列表，涵盖了该领域的最新研究进展，并定期更新。
该项目汇集了针对大型语言模型的训练数据管理的研究，包括与预训练、数据质量和领域构成相关的资源。
ark-nlp是一个旨在收集和复现学术与工作中常用的自然语言处理模型的平台，支持多种NLP任务，并提供丰富的预训练模型，适合研究人员和开发者使用。
个性化语言模型资源库：收集个性化大型语言模型（LLM）的资源，包括角色扮演、个性化聊天和模型个性特征等，旨在促进相关研究和应用的发展
这个开源项目是一个响应式聊天应用程序，使用了OpenAI的GPT-4进行动力支持。它具有响应流、代码高亮和各种预设功能，适用于开发人员。这个项目使用了Next.js、React和Joy等技术。
基于大型语言模型的软件工程Agent资源集，提供基于大型语言模型（LLM）的Agent技术，通过增强LLM的外部资源和工具利用能力，显著扩展了其在软件工程任务中的应用范围和有效性。
最小 PyTorch 实现的 GPT-2 和 Llama，旨在简化代码以便更容易理解和使用，并且能够在短时间内训练出性能良好的自然语言生成系统。
Lore是一个本地的Mac IDE，专为提示工程和时间旅行而设计。它提供版本控制、全文搜索、多模型支持、组合运行、变体、模型成本感知功能、API集成、令牌统计、自定义端点、本地模型、表格、语法高亮、LaTeX支持、笔记导出、快捷键、Vim模式以及沙盒环境。Lore使用Cocoa、SwiftUI和SQLite构建，旨在提升用户在提示工程中的效率和体验。
Awesome-LLM-in-Social-Science项目致力于提供社会科学领域的LLM应用资源，包含大量与社会科学相关的模拟论文，并促进社交科学研究者之间的知识共享。
大型语言模型研究资源库，专注于OpenAI o1和推理技术，持续更新以追踪LLM推理的最新进展
