这篇综述系统性地梳理了强化学习从价值驱动到模型思维的范式转变，探讨了强化学习的未来发展方向以及与大语言模型的结合。
PandaGPT整合了Meta的ImageNet和开源大语言模型Vicuna，实现了LLM的多模态输入和输出，能够处理图像与文本的联合任务，提供用户友好的界面，便于社区的贡献和扩展。
一个致力于探索搜索和学习两大通用方法在人工智能领域强大潜力的项目，旨在展示通用搜索和学习方法在大规模计算下的强大能力，特别是在优化大型语言模型的测试时计算方面。
本项目深入探讨机器人技术的历史、现状及未来发展，特别关注人型机器人的技术进步与面临的挑战。
MM-LLM是一个增强现有大型语言模型的框架，支持多模态输入和输出，同时保持其推理和决策能力。该项目提供全面的模型架构和训练管道设计，并回顾了在主流基准上的表现，旨在推动多模态任务的发展。
这是一个关于图神经网络(GNN)的资源列表，包含了广泛的研究论文、代码和数据集链接，涵盖最新的GNN技术及应用，旨在为研究人员和开发者提供参考和学习材料。
本项目讨论大型语言模型（如GPT-4）在语言相关任务中的表现，并引发关于语言模型是否具备认知能力的哲学争议。重点探讨组合性、语言习得、语义能力等主题，并对人工神经网络作为认知模型的地位进行辩论，同时强调需要进一步的实证研究，以挑战一些长期以来的假设。
