该项目是一个多模态大语言模型在数学、STEM及编程领域的论文集合，旨在整合和分享最新的研究成果，推动相关领域的创新与发展。
该项目是对多模态大语言模型的全面调查，涵盖最新进展、模型比较和评估以及多种应用场景，信息更新频繁，确保时效性。
Awesome_Multimodal是一个精心策划的GitHub项目，提供关于多模态大语言模型（MLLM）的全面资源集合。
该项目提供了高效大语言模型的文献综述，涵盖最新的研究进展和技术，适用于研究人员和开发者的参考资料，并支持多种应用场景的分析。
机器学习和数据科学社区
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。
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。
FinLLMs是一个专注于金融领域的大型语言模型资源汇编，涵盖了模型的发展历史、技术细节、评估方法，以及在金融领域面临的机遇与挑战，旨在为研究人员和开发者提供最新的信息和资源支持。
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自然语言处理(NLP)新范式：交互自然语言处理(Interactive NLP)相关论文列表。交互式自然语言处理将语言模型视为能够观察、执行和接收反馈的智能体程序，可以与人类、知识库、工具、模型和环境进行循环交互。
该项目旨在详细解释AI领域内的重要论文和关键概念，如Transformer、GPT、BERT等，帮助用户更好地理解复杂的机器学习理论和技术。
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。
Humanity's Last Exam (HLE) 是一个多模态基准，位于人类知识的前沿，旨在成为此类学术基准的最终封闭式评估，覆盖广泛的学科领域。
大语言模型在图上的应用是一项新兴领域。本文系统地回顾了大语言模型在图上的应用场景和技术方法。将应用场景分为纯图、文本丰富的图和文本配对的图三类，讨论了LLM作为预测器、编码器和对齐器的具体技术。此外，还提到了这些方法的实际应用和开源代码和基准数据集，总结了该领域未来的研究方向。
