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DeltaPapers集中于预训练模型参数高效方法（Delta Tuning）的重要文献，涵盖最新研究进展，提供每篇论文的摘要和链接，便于用户查找相关领域的关键文献。
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。
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LLM4IR-Survey是一个专注于大型语言模型在信息检索领域应用的文献列表，涵盖了最新的研究成果和发展动态，支持对比不同模型在信息检索任务中的表现，并提供丰富的参考文献和链接，旨在为研究人员提供全面的参考和启发。
这是一个关于几何生成模型（GGM）的教程资料，旨在帮助用户理解和实现各种生成模型。它提供了理论背景、实际应用示例，并支持多种模型的实现，同时包含易于使用的代码示例以及最新的研究进展。
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LLM时代打击虚假信息相关论文资源列表，涵盖了LLM在虚假信息检测、干预、归因以及对抗LLM生成虚假信息等方面的研究。
检索增强大语言模型指南，旨在提供有关如何构建和使用检索增强的语言模型的全面信息和工具。
一份收集整理了各种人工智能领域的资源集合，涵盖常用工具、学习教程、代码编程、书籍、讲座视频、周刊及相关论文等内容。
