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资源高效大型语言模型论文

Awesome Resource-Efficient LLM Papers开源项目 – 高质量资源高效LLM论文汇总
Awesome Resource-Efficient LLM Papers开源项目 – 高质量资源高效LLM论文汇总

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。
Recommender Systems with Large Language Models (Paper List)开源项目 – 收集推荐系统与大语言模型文献
Recommender Systems with Large Language Models (Paper List)开源项目 – 收集推荐系统与大语言模型文献

一个收集与推荐系统和大型语言模型相关的文献列表的项目，旨在帮助研究人员和开发者获取最新的研究成果，并促进学术交流。该项目不仅提供了最新的研究论文，还按照主题进行了分类，方便用户快速查找。同时，用户也可以提交自己的相关研究论文，丰富文献库。
LLM-Planning-Papers开源项目 – 大型语言模型规划的必读文献
LLM-Planning-Papers开源项目 – 大型语言模型规划的必读文献

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。
Awesome-LLM-Survey开源项目 – 汇集大规模语言模型的研究资源
Awesome-LLM-Survey开源项目 – 汇集大规模语言模型的研究资源

这是一个关于大规模语言模型的精彩集合，汇聚了最新的研究成果和资源，包括论文、技术进展以及各种语言模型的比较和评估，支持社区的贡献和反馈。
LLMPapers开源项目 – 关于大型语言模型的资源整合
LLMPapers开源项目 – 关于大型语言模型的资源整合

LLMPapers是一个专注于大型语言模型（如ChatGPT、GPT-3、Codex等）的文献和研究论文资源平台，旨在为研究人员和开发者提供丰富的参考资料。该项目定期更新，涵盖最新的研究成果和技术进展，同时鼓励用户贡献新的文献资源。
Awesome LMs with Tools开源项目 – 收集大语言模型及工具相关资源
Awesome LMs with Tools开源项目 – 收集大语言模型及工具相关资源

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。
LLM Tool Use Papers开源项目 – 大规模预训练语言模型工具研究论文集合
LLM Tool Use Papers开源项目 – 大规模预训练语言模型工具研究论文集合

关于大规模预训练语言模型工具使用和代码生成的论文集合，涵盖了相关研究和复杂推理的内容，提供对当前研究趋势的深入分析。
反人工智能炒作 LLM 阅读清单开源项目 – 学习LLM的论文和资料汇总
反人工智能炒作 LLM 阅读清单开源项目 – 学习LLM的论文和资料汇总

一个包含学习LLM的论文、学习资料、一手信息的阅读清单，可以收藏
Awesome-Multimodal-LLM-for-Math-STEM开源项目 – 整合数学/STEM领域的最新多模态研究
Awesome-Multimodal-LLM-for-Math-STEM开源项目 – 整合数学/STEM领域的最新多模态研究

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。
Awesome LLM Role-Playing with Persona开源项目 – 大型语言模型角色扮演资源汇总
Awesome LLM Role-Playing with Persona开源项目 – 大型语言模型角色扮演资源汇总

这是一个针对大型语言模型角色扮演及指定角色的资源汇总列表，包含研究论文、实现指导和最佳实践等内容。
FinLLMs开源项目 – 金融领域大型语言模型资源汇编
FinLLMs开源项目 – 金融领域大型语言模型资源汇编

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。
Awesome Legal NLP开源项目 – 全面的法律自然语言处理资源
Awesome Legal NLP开源项目 – 全面的法律自然语言处理资源

这是一个汇集了来自网络的法律自然语言处理（LegalNLP）资源的精选列表，提供了丰富的工具、库、论文和数据集，旨在帮助研究人员和开发者更好地进行法律领域的自然语言处理工作。项目定期更新，以确保包含最新的法律NLP进展，并且得到了法律和NLP领域专家的贡献。
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