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GNN研究论文

Awesome-GNN-Research开源项目 – 图神经网络资源汇总
Awesome-GNN-Research开源项目 – 图神经网络资源汇总

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。
Awesome-GNN-Research开源项目 – 图神经网络资源汇总
Awesome-GNN-Research开源项目 – 图神经网络资源汇总

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。
Awesome-LLMs-for-Video-Understanding开源项目 – 大型视频模型的最新资源集合
Awesome-LLMs-for-Video-Understanding开源项目 – 大型视频模型的最新资源集合

该项目汇聚了最新的大型视频模型相关论文、代码及数据集，为研究者提供便捷的资源获取途径，促进视频理解领域的发展。
awesome-few-shot-gnn开源项目 – 图数据的少样本学习算法索引
awesome-few-shot-gnn开源项目 – 图数据的少样本学习算法索引

这是一个针对图形的少样本学习/元学习算法的综合索引，包括各种最新的方法和策略，按不同标准对算法进行分类，并提供相关论文和实现的链接。
Replicate Codex官网 – 高效识别AI前沿动态的工具
Replicate Codex官网 – 高效识别AI前沿动态的工具

Replicate Codex是一个先进的AI工具，旨在简化识别和理解人工智能领域最重要发展的过程。它扫描各种资源，提供简明易懂的AI进展摘要，为开发者、研究人员和AI爱好者提供清晰的指南，帮助他们跟上快速变化的AI研究和工具。
Reinforcement Learning: An Overview-系统性梳理强化学习的发展与未来
Reinforcement Learning: An Overview-系统性梳理强化学习的发展与未来

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。
smolgrad开源项目 – 轻量级自动微分框架
smolgrad开源项目 – 轻量级自动微分框架

一个轻量级自动微分框架，为希望深入理解深度学习底层原理的开发者设计，帮助用户从零掌握神经网络梯度计算、计算图构建及参数优化的底层逻辑。
Towards-graph-foundation-models开源项目 – 图基础模型相关文献资源
Towards-graph-foundation-models开源项目 – 图基础模型相关文献资源

该项目提供了图基础模型的文献资源列表，旨在汇总最新的研究成果和方法，支持多种图学习任务，促进图模型的知识共享与交流。
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