本课程使用PyTorch Geometric，深入讲解图神经网络的深度学习技术，内容涵盖从基础架构到最新研究进展的全面知识，适合对图神经网络感兴趣的研究者和开发者。通过本课程，学员可以掌握图神经网络的核心概念和实践技能，并能够应用这些知识解决实际问题。
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。
GFMPapers是一个收录与图基础模型（GFMs）相关的重要论文的平台，旨在帮助研究人员和开发者获取最新的研究进展和技术，提供论文的链接和摘要，方便进行文献回顾与深入研究。
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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。
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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。
