如今大模型席卷AI界，已经成为所有人工智能的从业者都要入局的领域。
今天给大家梳理
6个LLM热门方向
。都是行业前沿与顶会大热，容易出idea，想
冲顶会
或者
水paper
都可以看一下。
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多模态大模型
144篇
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大模型+agent
158篇
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大模型+时序
23篇
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大模型高效应用
176篇
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大模型+RLHF
31篇
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大模型推理
14篇
每个方向我都整理了对应的最新研究进展论文与代码，一共
546篇
。
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有些小伙伴可能对大模型的掌握不够全面，还在打基础的过程当中。
针对这些入门不久的同学，我按照LLM学习脉络开了
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NLP大模型的基石
NLP大模型的前沿探索
学习路径和建议
压缩技术中，为什么量化要优于剪枝、蒸馏？
如何搜索裁剪阈值用于裁剪outlier？
包含有异常值outlier的特征如何量化？
模型剪枝的技术背景
模型剪枝具体方法
模型剪枝前沿方法
语言模型剪枝实例
从特定任务到通用模型
常用结构和训练方式
不同的优化方向
不足及研究方向选择
RLHF的优点和挑战
RLHF如何改善大模型性能
RLHF的实际应用案例
RLHF在大模型的未来趋
常用的高效微调方法介绍
针对领域数据集以高效微调方法创造大模型
未来挑战与研究方向
