2025必看AI干货!《大模型/AIGC/GPT-4/Transformer/DL/KG/NLP/CV AI+X》集合

【导读】专知整理2025年来在DeepSeek/ Sora/ ChatGPT/GPT-4/Transformer/扩散模型/ 深 度学习/机器学习/知识图谱/NLP/CV/因果推理 的综述论文，欢迎大家查看！

• 大模型时代的个性化生成：综述

• CVPR2025接受论文列表出炉！2878篇都在这了！

• 现代干扰技术：无人机、量子与人工智能

• 模拟真实世界：多模态生成模型的统一综述

• 【AAAI2025教程】面向科学发现的多模态基础模型：在化学、材料和生物学中的应用，176页ppt

• 多智能体协作机制：大语言模型综述

• 因果决策综述

• OpenAI GPT 4.5 报告 （中英文版）

• 【博士论文】结合图像与文本以提升医学图像理解
  

• 多模态基础模型的机制可解释性综述
  

• 多模态推荐系统综述：近期进展与未来方向
  

• 如何将领域知识注入大模型？最新《将领域特定知识注入大语言模型》综述
  

• 具身人工智能中的生成式多智能体协作：系统性综述

• 大规模语言模型在自动规划中的应用综述
  

• 27页综述，354篇参考文献！最详尽的视觉定位综述来了

• 【伯克利博士论文】语言模型的脆弱性
  

• 个性化大型语言模型综述：进展与未来方向

• 【博士论文】特征学习中的训练与适应理解：从两层网络到基础模型
  

• 如何提升大模型通用推理能力？DeepSeek最新论文《CODEI/O：通过代码输入输出预测凝练推理模式》

• 厦大团队：大模型概念、技术与应用实践（140页PPT读懂大模型）

• 不平衡数据学习的全面综述

• 【普林斯顿博士论文】大规模模型的迁移学习与优化理论
  

• 迈向可信的检索增强生成：大语言模型综述

• 《可解释深度强化学习综述》
  

• DeepSeek模型综述：V1 V2 V3 R1-Zero

• 清华大学元宇宙实验室《DeepSeek：从入门到精通》文档，104页ppt
  

• 【AI4Science】利用大型语言模型变革科学：关于人工智能辅助科学发现、实验、内容生成与评估的调研

• 【博士论文】朝向大规模语言模型的原则性训练与服务
  

• 3D点云基础模型：综述与展望
  

• 《多模态适应与泛化》进展综述：从传统方法到基础模型

• 【NTU博士论文】深度学习中的后门：新的威胁与机会
  

• 工业应用中的异常检测：挑战、解决方案与未来发展方向综述

• 【CUHK博士论文】大型语言模型的测试与评估：正确性、非有害性与公平性
  

• 谱聚类与图结构学习的全面综述

• 【CUHK博士论文】构建高效且可扩展的视频理解AI模型
  

• 【CUHK博士论文】现代机器学习中的因果性学习
  

• 《面向基础模型的高效参数微调》综述
  

• 基于扩散模型的异常检测综述
  

• 面向现实世界的神经辐射场：综述
  

• 231页pdf大模型新书！《大型语言模型基础》东北大学NLP实验室出品

• 自动驾驶的世界模型综述

• 《深度解析Palantir》报告，71页ppt
  

• 【博士论文】面向数据的语言生成模型研究
  

• LLM4SR：关于大规模语言模型在科学研究中的应用综述

• 时空数据如何用大模型？时空基础模型：愿景、挑战与机遇

• 【HKUST博士论文】增强扩散采样与通过架构研究解读自监督学习
  

• 大规模语言模型智能体的终身学习：发展路线图

• 【博士论文】开放集识别及其在计算机视觉中的应用
  

• 2025必看AI干货!《大模型/AIGC/GPT-4/Transformer/DL/KG/NLP/CV AI+X》集合

• 【AMD&霍普金斯】智能体实验室：将大语言模型（LLM）智能体作为研究助理

• 【博士论文】深度生成表示学习
  

• 174页！《大语言模型》最新综述：能力与局限性分析

• 【博士论文】理解特征学习中的训练与适应：从两层网络到基础模型

• 【伯克利博士论文】在部分可观察性下的对齐问题
  

• LoRA进展有哪些？最新《基础模型的低秩适应》综述

• 大规模视觉-语言模型的对齐与失齐：从可解释性的视角进行的综述

• 【普林斯顿博士论文】深度学习方法用于发现高维神经数据中的可解释潜在动态
  

• 如何复现o1模型？复旦最新《搜索与学习的扩展：从强化学习角度重现o1的路线图》

• 2024->2025必看的十大「人工智能领域综述」论文
  

• 2023->2024必看的十大「大模型领域综述」论文

• 《序列推荐》最新综述

• 国产大模型DeepSeek-V3一夜火爆全球，《DeepSeek-V3技术报告》，53页pdf
  

• 《图Mamba》最新综述，探索图学习中的状态空间模型

• o3压轴登场，下一步是领域泛化！ 北交大桑基韬团队发布首个强化微调的技术报告并开源代码：仅用100个样本，领域推理能力提升11%

• 多模态可解释人工智能综述：过去、现在与未来

• 【AAAI2025】迈向科学发现的生成式人工智能：进展、机遇与挑战

• 强化学习增强的大型语言模型：综述
  

• 联邦学习中的成员推断攻击与防御：综述

• 【CMU博士论文】通过课程学习实现鲁棒的强化学习
  

• 如何增强大模型推理？Meta最新提出《大型概念模型》在句子表示空间中的语言建模

• 迈向可控语音合成：大语言模型时代的综述

• 大规模语言模型生成的合成数据中的质量、多样性与复杂性效应综述

• 《人工智能发展报告（2024年）》发布，64页pdf
  

• 【CMU博士论文】优化的新视角： 应对数据中毒、解决欧几里得优化问题，以及学习最小最大最优估计器。

• 生成式人工智能的扩散模型概述
  

• 《遥感时序视觉语言模型》全面综述

• NeurIPS 2024最佳论文出炉，北大字节VAR获最佳论文、厦大清华获亚军，
  

• 工业中的数字孪生：全面综述

• 【CMU博士论文】结构化离散数据的生成模型及其在药物发现中的应用
  

• 图深度学习在时间序列处理中的应用：预测、重构与分析

• 【LoG2024】异质图学习进展
  

• 如何高效识别新概念？香港理工等最新元素级零样本识别技术系统性综述

• 【LoG 2024教程】几何生成模型教程
  

• TNNLS 2024 | 西电焦李成团队新作：多尺度深度学习检测与识别全面综述，探寻⌈尺度⌋的过去和未来

• 【ETHZ博士论文】《结构化数据的概率模型与近似推断方法》
  

• 《多语言大型语言模型：系统综述》

• 【ETHZ博士论文】超越像素深度：通过深度学习增强超分辨率技术，198页pdf
  

• 重新思考不确定性：大语言模型时代的关键综述与分析

• 【博士论文】提高预训练文本生成音乐模型的可控性和可编辑性
  

• 最高9.0分！这16篇最高分ICLR2025论文必看！从生成模型到MOE等

• 如何构建o1模型推理能力？清华北大等提出LLaVA-o1: 让视觉语言模型逐步推理

• 《武器目标分配：联合火力自动化中效应器分配问题的求解方法》最新43页报告
  

• 事件因果关系识别综述：原理、分类法、挑战与评估

• 【斯坦福博士论文】人类网络与高风险决策的计算方法
  

• 视觉自回归模型综述

• 《数据要素市场》最新综述，103页pdf详述

• 【NUS博士论文】面向交互的多智能体行为预测，156页pdf
  

• 美军条令《陆军远征多式联运行动》最新版100页
  

• 从词向量到多模态嵌入：大型语言模型的技术、应用及未来方向

• RAG如何提升视觉问答？剑桥大学博士论文《使用检索方法增强多模态问答系统》

• 深度强化学习中的可塑性损失：综述

• 【NTU博士论文】将上下文融入开放信息抽取
  

• 《大语言模型时代的小型语言模型综述：技术、增强、应用、与大语言模型的合作及可信度》

• 【博士论文】基于车载3D LiDAR的几何与语义场景理解深度学习研究
  

• 《嵌入式计算系统的高效深度学习基础设施》综述

• 【阿姆斯特丹博士论文】在视觉挑战条件下的多模态学习
  

• 《机器学习超参数优化》最新综述

• 机器人中的神经场：综述

• 多媒体顶会ACM Multimedia 2024各大奖项揭晓！杭电等获最佳论文，莫纳什大学等获最佳学生论文

• 《AI生成视频评估综述》
  

• 大模型如何用于遥感？最新《用于遥感与地球观测的基础模型》综述

• 大型视觉语言模型中幻觉现象的综述

• 【牛津大学博士论文】用于本体工程的语言模型
  

• 空间智能如何构建？牛津大学博士论文《深度具身智能体的空间推理与规划》230页pdf

• 会话式搜索综述
  

• 《深度表格学习综述》

• 《大语言模型的数据合成与增强综述》

• 【普林斯顿博士论文】在差分隐私机器学习中有效地从数据中学习并生成数据，189页pdf

• 35篇 NeurIPS 2024 | 自动化所新作速览
  

• 机器人中的三维高斯溅射：综述

• 【博士论文】随机逼近在黎曼流形和度量空间上的应用，257页pdf

• 工业大模型：体系架构、关键技术与典型应用
  

• 三维视觉中的扩散模型：综述

• 《语音大语言模型》最新进展综述

• 【普林斯顿博士论文】将负责任的机器学习落地：从平等走向公平
  

• 【NeurIPS 2024 Oral】用于多条件分子生成的图扩散Transformer

• 几何关系嵌入
  

• Mamba 架构在医学图像分析中的全面综述：分类、分割、重建及其他应用

• 【普林斯顿博士论文】深度学习优化的隐性偏差：数学考察，391页pdf
  

• 《大型语言模型情感认知》最新进展

• 《基于扩散模型的条件图像生成》综述

• 《扩散模型智能交通系统》综述

• 大型模型智能体：最先进的合作范式、安全与隐私以及未来趋势

• 【CMU博士论文】持续改进机器人的探索，243页pdf

• 《无人机战略意义：远程战争概念》263页论文
  

• 分布外OOD检测的最新进展：问题与方法

• 【斯坦福博士论文】超越最大似然估计：分布感知的机器学习

• 大模型如何领域适配？最新《领域特定基础模型概述：关键技术、应用与挑战》

• 《检索增强生成RAG系统中的可信度》综述

• 【NTU博士论文】图结构数据的深度学习
  

• 【博士论文】可控图像与视频合成，201页pdf

• 《无源雷达入门》234页书籍
  

• 《多模态情感计算》最新趋势：来自自然语言处理视角的综述

• 【博士论文】大语言模型的测试与评价：准确性、无害性和公平性，223页pdf
  

• 《Mixup数据增强及其扩展》综述

• 《OpenAI o1大模型》中英文技术报告，44页pdf

• 多模态复合编辑与检索综述

• 如何处理模态缺失？首篇《缺失模态的深度多模态学习》全面综述

• 迁移学习在计算机视觉问题中的应用：当前进展、局限性与机会综述

• 涵盖大模型对齐提示，斯坦福大学《语音与语言处理》最新版：NLP必读书籍，599页pdf
  

• 小模型还有用么？帝国理工等《LLM 时代小模型的作用》综述

• 《技术复杂时代的核决策和风险缓解手册》200页
  

• 大模型如何适配生物医学？最新《生物医学大型语言模型研究》综述

• 大模型新课来了！宾夕法尼亚大学最新《大模型》课程
  

• 基于深度学习的视频异常检测：综述

• 如何统一视觉理解与生成？清华MIT等《VILA-U：一个融合视觉理解与生成的统一基础模型》

• 西电焦李成团队最新综述 | AI遇见物理学：综合调查，400+篇参考文献，85页pdf
  

• 如何深入理解偏好学习？北大等《迈向大语言模型偏好学习的统一视角》综述

• 【斯坦福博士论文】超越最大似然估计：分布感知机器学习

• 物理如何用于生成式模型？MIT博士论文《物理启发的生成式模型》

• 基于大型语言模型的软件工程智能体综述
  

• 什么是脉冲神经网络？浙大等最新《面向大规模脉冲神经网络》全面综述与未来方向

• 【斯坦福博士论文】促进医疗人工智能的数据高效算法，123页pdf
  

• 《多模态持续预训练实用指南》，52页pdf

• 【伯克利博士论文】《通过高效和自动化系统赋能大型语言模型》，154页pdf
  

• 【ETHZ博士论文】真实世界约束下的2D和3D生成模型

• 《视觉Transformers自监督学习机制综述》
  

• 复旦等最新《静态与动态情感的面部表情识别》综述

• 【伯克利博士论文】《通向开放世界机器人的基础模型路径》，237页pdf

• 【新书】《LLMOps的基本指南：从数据到部署，实施有效的LLMOps策略与工具》，189页pdf
  

• 如何构建高效多模态大模型？伯克利博士论文《高效且可扩展的大规模多模态模型》

• 脑启发的人工智能：全面综述

• 《人形机器人十大趋势展望》报告
  

• 《多模态大语言模型MLLMs评估综述》

• 【伯克利博士论文】用于决策制定的基础模型：算法、框架与应用
  

• 图提示学习最新综述

• 【新书】优化算法:用于设计、规划和控制问题的人工智能技术，669页pdf
  

• 大模型如何做音乐？最新89页《音乐基础模型》综述

• 重磅！《具身智能发展报告（2024年）》发布，54页pdf

• 【MIT博士论文】非线性优化在机器学习应用中的平滑性与自适应性
  

• 《基础模型时代的图像分割》研究综述

• 【MIT博士论文】理解与提升机器学习模型的表征鲁棒性
  

• 最新《多模态大规模语言模型基准》综述

• 【MIT博士论文】合成数据的视觉表示学习

• 【IJCNN2024教程】迈向因果强化学习:赋予智能体因果推理能力,152页ppt
  

• 《计算流体力学中的机器学习最新进展》综述

• 449页pdf！深入探讨大语言模型的世界：赵宇教授新书《自然语言处理：大模型理论与实践》

• 【MIT博士论文】非参数高维模型：稀疏性、效率、可解释性，296页pdf

• 大模型如何生成可控文本？人大等最新《大型语言模型的可控文本生成》综述

• 【MIT博士论文】高效深度学习计算的模型加速
  

• 图怎么用RAG？北大等最新《图检索增强生成(GraphRAG)》综述

• 【剑桥大学博士论文】推进归一化流模型以模拟玻尔兹曼分布，187页pdf
  

• 扩撒模型有何进展？OU等最新《扩散模型及其应用》最新综述

• 【剑桥大学博士论文】卷积条件神经过程，226页pdf
  

• 《自动驾驶中的多智能体强化学习》综述

• 【斯坦福大学博士论文】高效且可信的机器学习的统计方法，267页pdf
  

• Mamba综述

• 《视频任意分割Segment Anything》系统性综述

• 【CMU博士论文】自动化与可移植的机器学习系统

• 美国NIST正式发布首批3项后量子加密标准
  

• 【新书】深度学习的数学理论，267页pdf
  

• 大模型如何融合？东北大学等最新《在大语言模型（LLM）、多模态大语言模型（MLLM）及其他领域模型融合：方法、理论、应用与机遇》

• 【MIT博士论文】优化与现代机器学习的融合：理论、计算与医疗应用

• 战场数字展示的局限性
  

• ACL2024最佳奖项出炉！7篇最佳论文

• 【ETHZ博士论文】人工智能稳健性和公平性的形式化与统计认证

• 人工智能赋能自主武器：变革现代战争
  

• 大模型情感计算？东北大学等最新《大语言模型时代的情感计算：从自然语言处理角度》综述

• 【伯克利博士论文】开放世界机器人之基础模型路径

• 【KDD2024】揭示隐私漏洞:调查图数据中结构的作用
  

• 【普林斯顿博士论文】驾驭现代芯片设计中的异构性与可扩展性

• 视觉如何模型统一？牛津大学Shuyang Sun博士论文《迈向统一视觉感知》全面阐述

• 生成扩散模型的攻击与防御：全面综述

• 《人人都会用的Pandas：Python数据分析（第2版）》，512页pdf
  

• 大模型+遥感？最新《遥感中的人工智能基础模型》综述

• 【普林斯顿博士论文】使负责任的机器学习落地：从平等到公平，299页pdf
  

• 强化学习和机器人如何结合？最新《深度强化学习在机器人领域的应用：现实世界中的成功案例》综述

• IJCAI 2024最佳：CV领域论文录取率仅8%，杰出论文奖公布！
  

• 【博士论文】通过秩的概念理解深度学习，206页pdf

• 浙大数据智能团队最新综述：生成式AI时代下表格数据增强的进展与展望
  

• 《长尾学习》最新2024年综述

• 【MIT博士论文】大规模机器学习算法：效率、估计误差及其拓展
  

• 分布外如何检测？东大等最新《视觉语言模型时代的广义异常检测及其拓展》综述

• 《Llama 3大模型》技术报告中英文版，95页pdf
  

• 大模型如何遗忘不良知识？ 最新《生成式人工智能中的机器遗忘》综述

• 【TKDE2024】首篇面向即时配送的服务路线和时效预测研究综述
  

• 边缘端如何部署大模型？香港大学等最新《移动边缘智能与大型语言模型》综述

• 大规模语言模型在分布式基础设施上的高效训练：综述

• 【ETHZ博士论文】在机器人领域中实现高效、可扩展且精确的体积映射和规划的多分辨率方法
  

• 生成式人工智能大型语言模型的安全性：概述

• 迈向可信的人工智能：伦理和稳健的大型语言模型综述

• 【ETHZ博士论文】神经网络训练与认证，101页pdf
  

• 【牛津大学博士论文】从多模态数据中学习表示，258页pdf

• 【KDD2024】预训练和提示在文本属性图上的少样本节点分类
  

• 「深度时间序列模型」综述

• 【阿姆斯特丹博士论文】以实体为中心的神经模型用于自然语言处理
  

• Mila等《异质图学习手册: 基准，模型，理论分析，应用和挑战》

• 【阿姆斯特丹博士论文】深度学习在医疗数据中的应用
  

• LoRA综述来了! 浙大《大语言模型的LoRA研究》综述

• 【清华SIGIR2024最佳论文】密集检索扩展定律
  

• 【CMU博士论文】因果机器人操作学习，277页pdf

• 美空军未来作战概念
  

• 大型语言模型在国家安全应用中的使用

• 首篇《人类视频生成》全面综述：挑战、方法和见解

• 【斯坦福博士论文】隐私数据实用分析，200页pdf
  

• 《人工智能大语言模型技术发展研究报告（2024）》重磅发布！
  

• 半监督目标检测：从卷积神经网络（CNN）到 Transformer 的进展综述

• 【斯坦福博士论文】神经网络中的特征学习及其他随机探索，238页pdf
  

• 视觉语言导航：大模型时代的综述

• 【斯坦福博士论文】有效的差分隐私深度学习，153页pdf

• 《大模型安全实践（2024）》白皮书，42页pdf
  

• 【斯坦福博士论文】自动推理和大型语言模型的高效算法

• 垂直领域大模型的定制化：理论基础与关键技术
  

• 基于大语言模型（LLM）的合成数据生成、策展和评估的综述

• 【CMU博士论文】现代深度学习高效训练策略的进展：从隐式深度学习到语言模型及其拓展领域
  

• 大型语言模型的知识蒸馏综述：方法、评估与应用

• 【CMU博士论文】理解、正式表征和鲁棒处理现实世界的分布转移，437页pdf
  

• 扩散模型与表示学习：综述

• GPT文本如何检测？《检测AI生成文本：影响当前方法检测能力的因素》最新综述

• 【新书】ChatGPT的应用、挑战与未来，333页pdf
  

• 大语言模型增强知识表示学习综述

• 【CMU博士论文】鲁棒机器学习：在分布变化下的检测、评估和适应
  

• 【CMU博论文】提高语言模型在摘要生成中的可靠性，160页pdf
  

• 【CMU博士论文】使用结构化推理增强语言模型，320页pdf

• 金融领域文档智能应用实践
  

• MIT等最新《负责任大模型开发》手册，56页pdf

• 【牛津大学博士论文】深度学习算法的渐近分析，186页pdf
  

• 【阿姆斯特丹博士论文】面向医学数据的深度学习

• LLM4Science怎么做？UIUC等最新《科学大型语言模型及其在科学发现中的应用》综述

• 《面向人工智能的数据治理实践指南（1.0）》正式发布！49页pdf
  

• GNN如何统一谱域与空间？CVPR2024教程《统一谱域和空间图神经网络》，87页ppt

• 【牛津大学博士论文】深度概率模型的最优传输仿真方法，172页pdf
  

• 复旦最新《基于文本到图像扩散模型的多模态引导图像编辑》综述

• 【斯坦福博士论文】多维神经影像分析，194页pdf
  

• 大模型如何用于金融？普林斯顿《大规模语言模型在金融应用中的综述：进展、前景与挑战》

• 【CVPR2024教程】推理的鲁棒性：走向可解释性、不确定性和可干预性，169页ppt
  

• 大语言模型的终身学习综述

• 低层视觉中的扩散模型：综述

• 基于文本的3D视觉定位综述：要素、最新进展与未来方向

• 【博士论文】深度神经网络的元学习损失函数，184页pdf
  

• 机器遗忘综述：技术与新出现的隐私风险

• 【ETHZ博士论文】认证神经网络的表达能力，86页pdf
  

• 【牛津大学博士论文】探索用于半监督学习的概率模型，127页pdf
  

• 如何全面了解提示技术？马里兰大学等最新76页《提示报告：提示技术》系统综述

• 【博士论文】安全的线上和线下强化学习，142页pdf
  

• 视频语言如何建模？NUS最新《视频-语言理解：从模型架构、模型训练和数据角度》综述

• 【ETHZ博士论文】编码在深度神经网络中的学习算法的可解释性
  

• 【CMU博士论文】构建自适应性强的通用机器人，248页pdf

• 大模型在持续学习中的最新进展：综述

• 【CMU博士论文】生成式人工智能用于关键数字孪生体，246页pdf
  

• 《AI智能体面临的威胁：关键安全挑战与未来路径》综述

• 【CMU博士论文】多模态学习的对齐性、鲁棒性和泛化性，220页pdf
  

• 《大型语言模型保护措施》综述

• 【斯坦福博士论文】资源受限环境中的学习和推理算法策略，339页pdf
  

• 生成式信息检索综述

• 【KAUST博士论文】面向可信文本生成的探索：信息性、真实性和鲁棒性方面的研究，169页pdf
  

• 《大型语言模型代码生成》综述

• 【ETHZ博士论文】有限数据中的元学习先验：从理论到实践
  

• 从Sora中我们能看到什么：文本生成视频的综述

• 10年《视频异常检测》综述与展望

• 【阿姆斯特丹博士论文】多模态学习算法的序列建模和表示学习
  

• 视觉-语言导航模型如何适应更新？ICML2024|基于快-慢测试时自适应的在线视觉-语言导航方法

• 数据要素流通标准化白皮书（2024版
  

• 文本生成：任务、评估和挑战的系统综述

• 图对比学习：综述与未来发展

• GPT-4o核心技术？哈工大最新《Uni-MoE：使用专家混合模型扩展统一多模态大语言模型》

• 《利用人工智能 (AI) 实现作战决策优势》中文版
  

• 【EPFL博士论文】将结构化知识先验注入神经模型以实现样本高效的符号推理，
  

• 《高效多模态大型语言模型》综述

• 大模型如何治理虚假信息？WWW2024教程《迈向缓解大规模语言模型时代的虚假信息和社交媒体操纵》附115页ppt
  

• RAG 与 LLMs 的结合 - 迈向检索增强的大型语言模型综述

• 腾讯发布业界首份《行业大模型》调研报告：向 AI 而行，共筑新质生产力 | 附85页pdf下载
  

• 大型语言模型网络安全综述

• 【伯克利博士论文】神经网络中的结构与表征
  

• Sora是世界模拟器吗? 世界模型及其以后的综述

• 【伯克利博士论文】解耦视觉生成模型
  

• 视频扩散模型：综述

• 【CMU博士论文】利用结构和上下文进行语言邻近表示学习
  

• 大型语言模型自动程序修复的系统文献综述

• 多智能体博弈学习研究进展

• 如何处理多模态数据噪声不均衡动态？天大等最新《低质量数据的多模态融合》综述

• 【剑桥大学博士论文】图机器学习非参数建模，128页pdf
  

• RAG与RAU：自然语言处理中的检索增强语言模型综述

• 【CMU博士论文】多感官人工智能的基础
  

• 释放多任务学习的力量：涵盖传统、深度和预训练基础模型时代的综述

• 【剑桥大学博士论文】在深度学习时代的可扩展贝叶斯推断：从高斯过程到深度神经网络
  

• 时间序列和时空数据扩散模型综述

• 【普林斯顿博士论文】图机器学习，137页pdf
  

• 大模型如何迭代？北大等《大型语言模型自我进化》综述

• 【博士论文】神经语言模型：上下文语境中语言理解与产出的研究
  

• 超越思维链：大型语言模型的X链范式综述

• 【博士论文】信息论视角下的泛化理论方法，274页pdf
  

• 视频生成、理解与流媒体的生成式人工智能和大型语言模型综述

• 《大型语言模型持续学习》综述

• 【普林斯顿博士论文】理解数据在模型决策中的作用

• 【WWW2024】自引导鲁棒图结构精化
  

• 人大最新《从匹配到生成：生成式信息检索》综述

• 【牛津大学博士论文】有效的离线训练与高效的在线适应
  

• 图+大模型如何结合？港理工最新《大语言模型（LLMs）时代的图机器学习》综述

• 【CMU博士论文】高效的深度神经网络终身学习：架构、训练和数据的优化
  

• 大型语言模型高效推理综述

• 【CMU博士论文】面向可部署的强化学习：安全性、鲁棒性、适应性和可扩展性

• 《基于大型语言模型的开放式兵棋推演》
  

• Sora之后，OpenAI Lilian Weng亲自撰文教你从头设计《视频生成扩散模型》

• 大型语言模型与智能机器人集成的综述
  

• 生成式人工智能在先进无人机网络中的应用

• 【新书】人工智能在军事系统中的负责任使用，387页pdf
  

• 可解释生成人工智能 (GenXAI)：综述、概念化与研究议程

• 【牛津大学博士论文】超参数化神经网络的泛化与表达性，221页pdf
  

• 《大型语言模型中基于检索的文本生成》综述

• 【阿姆斯特丹博士论文】使用变分自编码器学习有用的表示，200页pdf
  

• 谷歌最新《大语言模型合成数据的最佳实践和经验教训》

• 非Transformer不可？最新《状态空间模型（SSM）》综述

• 重磅！《大语言模型》新书出炉，人大出版，391页pdf

• 重磅！斯坦福《人工智能指数报告》出炉502页pdf
  

• 扩散模型最新有何进展？普林斯顿伯克利最新「扩散模型」综述：应用、引导生成、统计率和优化

• 面向资源受限环境的轻量级深度学习:综述

• 【剑桥大学博士论文】主动学习和半监督学习在语音识别中的应用，238页pdf
  

• 《视觉语言模型》前沿：当前方法和未来方向的综述

• 【ETHZ博士论文】面向场景理解的实用领域适应研究，153页pdf
  

• 《大规模分布式图算法》综述

• 《执行监视任务的自主无人机 (UAV) 编队模型》123页
  

• 《图强化学习在组合优化中的应用》综述

• 【斯坦福博士论文】在语言模型融合多模态知识，225页pdf
  

• 多语言大型语言模型：资源、分类和前沿综述

• 【博士论文】可解释、可信赖和可靠的人工智能，191页pdf
  

• 【牛津大学博士论文】生成式模型：理论与应用，262页pdf

• 人工智能在现代战争无人机及其他领域的战略应用
  

• 《深度学习在蛋白质科学中的进展》综述

• 【ETHZ博士论文】分布不确定性下的决策，234页pdf
  

• 《大型语言模型增强强化学习》综述

• 【纽约大学博士论文】对称神经网络理论，148页pdf
  

• 基于大型语言模型的游戏智能体综述

• 【剑桥大学博士论文】评估自然语言生成任务的语法性、忠实度和多样性，192页pdf
  

• 「大型语言模型评测」综述

• 【斯坦福博士论文】通过数据高效方法增强机器学习，188页pdf

• 无人系统集群与生成式人工智能： 挑战、应用和机遇
  

• 深度伪造生成与检测：基准测试和综述

• 【MIT博士论文】数据高效的机器学习及其在心脏病学中的应用，260页pdf
  

• Sora如何复现？《长视频生成》综述：挑战、方法与前景

• 【MIT博士论文】从现实世界中学习并为现实世界服务的三维建模与仿真，251页pdf
  

• 大模型+EDA？港中文北大华为等最新《AI原生电子设计自动化（EDA）的黎明：大型电路模型的承诺与挑战》

• 【剑桥大学博士论文】可识别的因果表示学习：无监督、多视角、多环境，192页pdf
  

• 从微模型到大模型计算！MIT-JiLin博士论文《高效深度学习计算：从TinyML到LargeLM》194页pdf

• 《大型模型的参数高效微调》全面综述
  

• 《可解释人工智能中基于梯度的特征归因》技术综述

• 【牛津大学博士论文】深度主动学习与数据子集选择的进展：信息论直觉下的统一原则
  

• 大模型如何用于游戏？游戏玩家代理与大模型综述：方法、应用与挑战

• 俄乌战争 | 俄罗斯解决 "杀伤链 "中缺失的环节
  

• 机器遗忘：分类、指标、应用、挑战与展望

• 【MLSS2024教程】大型语言模型，150页ppt
  

• 如何评估具身智能？斯坦福李飞飞等发布《BEHAVIOR-1K: 以人为中心、具身化AI基准测试，含1000种日常活动和真实模拟》

• 【ETHZ博士论文】神经场景表示用于三维重建和场景理解

• 俄乌冲突实验室：一体化防空反导（IAMD）视角
  

• 《图神经网络不确定性》最新综述

• 【博士论文】神经语言模型的参数效率，199页pdf

• Sora如何复现? 百万级真实提示库数据集，用于文本到视频扩散模型
  

• 如何攻击大模型？UIUC等最新《破解防御：大型语言模型攻击方法》综述

• 如何构建LLM？Hugging Face创始人Thomas Wolf《2024年构建大型语言模型的小指南》
  

• Sora 作为 AGI 世界模型？关于《文本到视频生成》完整综述

• 《无人作战飞行器概念设计综合与多学科优化》300页
  

• GNN如何落地？北大等《真实世界中图神经网络》综述，详述GNN的不平衡、噪声、隐私及OOD挑战

• 【博士论文】元学习算法与应用，195页pdf

• 【新书】大语言模型手册：语言理解与生成，191页pdf
  

• Sora背后的技术，最新《可控生成与文本到图像扩散模型》综述

• 教授何恺明领衔MIT《计算机视觉进展》课，附Slides与视频

• 《大模型对齐方法》最新综述

• 【伯克利博士论文】对抗性鲁棒机器学习系统的新视角，171页pdf

• 2024 人工智能安全报告
  

• 【MIT博士论文】在真实世界环境中的强化学习系统的鲁棒性，292页pdf

• 【CVPR2024】VastGaussian: 用于大型场景重建的巨大三维高斯

• 多模态如何用于AI4Science？微软人大最新《生物分子和自然语言的多模态学习》综述

• 【阿姆斯特丹博士论文】具结构不变性的表示学习,113页pdf
  

• 181页《大型语言模型数据集》全面综述，444个数据集涵盖预训练、指令微调、偏好、评估等，附中英文版

• 《检索增强生成在AIGC中的应用》综述

• 【CMU博士论文】通过示范提高智能体决策对人类的透明度，149页pdf

• 从Sora看AI应用发展探索 新质生产力有望推动TMT再下一城，34页ppt
  

• 重磅！Lehigh微软最新《Sora:综述大视觉模型的背景、技术、限制和机遇》报告，逆向工程Sora，得到了哪些结论？

• 【AAMAS教程】多智能体优化，241页ppt
  

• 《扩散模型图像编辑》综述

• 北科大最新《分布变化下的图学习》综述，详述领域适应、非分布和持续学习进展

• 【普林斯顿博士论文】从博弈论视角看控制中的鲁棒性，266页pdf 【新书】《生成式AI导论：伦理、社会与法律概览》，476页pdf
  

• 大模型如何蒸馏知识？港大等最新《大型语言模型知识蒸馏》综述

• 【AAAI2024教程】物理信息机器学习的最新进展
  

• 《视觉-语言导航与具身智能》综述

• 不可错过！滑铁卢最新《大模型》课程，附课件PPT
  

• 《多模态大型语言模型进化》最新综述

• 【AAAI2024教程】大规模图神经网络：回顾过去与开拓新视野，198页pdf

• 基于深度强化学习的多无人车系统编队控制
  

• AAAI2024开会了！Sora为代表的AIGC有何进展？最新《人工智能生成内容(AIGC)进展》教程, 305页ppt

• 谷歌开源模型系列「Gemma」技术报告，中英文版
  

• 【AAAI2024教程】语言模型遇见世界模型（及智能体模型），187页ppt

• 【博士论文】面向计算机视觉中实践约束的模型适应通用框架，140页pdf
  

• 《图持续学习》综述

• 大型语言模型的模型压缩与高效推理：综述

• OpenAI Sora视频生成模型技术报告中英全文

• 大模型如何构建和部署？微软等最新《大型语言模型》综述，详述GPT, LLaMA, PaLM技术细节，Tomas等大牛撰写

• 【牛津大学博士论文】强化学习时间抽象和泛化，196页pdf
  

• 《图简化(Graph Reduction)》最新综述

• 【CMU博士论文】深度神经网络中的高效终身学习：优化架构、训练和数据，180页pdf

• 【干货书】矩阵计算的课堂讲稿，780页pdf
  

• 《预训练视觉模型参数高效微调》综述

• 多无人机系统设计：联合网络与通信
  

• 【博士论文】自监督学习视频表示

• 对抗性环境下的后勤：人工智能、优化和理性思考
  

• 如何检测AIGC？最新《检测大型AI模型生成的多媒体内容》综述，详述机器文本、图像、视频、音频和多模态内容生成检测

• 【阿姆斯特丹博士论文】从有偏见的用户互动中学习推荐系统，127页pdf

• 【2024新书】深度学习的数学工程，The Mathematical Engineering of Deep Learning

• 112页《人工智能对齐：全面性综述》中文版

• 图灵奖Yann LeCun最新《目标驱动的人工智能：走向能够学习、推理和计划的机器》，附Slides与视频
  

• 大模型如何处理长上下文？亚马逊等最新《 大型语言模型中上下文长度扩展技术》综述

• 【博士论文】连接状态和行动:迈向持续强化学习

• 《深度学习多标签学习》最新综述
  

• 《大模型数据增强》综述

• 【剑桥大学博士论文】卷积条件神经过程，226页pdf
  

• 大模型如何用于科学发现？浙大等最新《科学大型语言模型：生物学与化学领域》综述

• 【剑桥大学博士论文】朝向深度贝叶斯模型的改进变分推断，226页pdf

• 【新书】《自然语言处理应用中的情感分析的计算智能》，704页pdf
  

• 161页《大模型推理》最新综述，涵盖650多篇大模型论文

• 【斯坦福博士论文】高效鲁棒的深度学习在医学影像和自然语言处理中的应用，112页pdf
  

• 《文本到图像跨模态生成》一项系统性综述

• 《多模态大型语言模型》最新进展，详述26种现有MM-LLMs

• 【哈佛大学博士论文】《大语言模型的结构建模》，132页pdf
  

• 大模型如何可解释？帝国理工最新《大型语言模型的解释性》最新综述

• 【斯坦福博士论文】AIGC：机器学习的合成数据生成与应用，155页pdf
  

• 谷歌等最新《使用检索示例的大语言模型上下文学习》综述

• 【博士论文】深度学习时代的概率机器学习：高斯过程、贝叶斯优化以及更多新视角
  

• 大模型+自动驾驶？华为等最新《为自动驾驶打造视觉基础模型》综述，涵盖250篇文献详述其挑战、方法论和机遇

• 【干货书】深度学习的数学导论:方法、实现和理论，601页pdf

• 虚实融合网络空间安全综述
  

• 【牛津大学博士论文】通过合成环境和离线数据实现高效且鲁棒的强化学习，229页pdf

• 【2023新书】GPT-4开发者指南，169页pdf
  

• 异质图学习：进展和未来

• 【ETHZ博士论文】贝叶斯优化：风险规避与计算效率决策，183页pdf

• 2024大语言模型综合能力测评
  

• 如何探究大模型理论？UCLA最新《深度学习统计理论》综述，详述近似、训练动力学和生成模型

• 【斯坦福博士论文】基于理解和采用理性行为的数据驱动序列决策，193页pdf
  

• 大模型如何高效利用资源？北邮等最新《资源高效大型语言模型和多模态基础模型》综述

• 【NTU博士论文】基于深度学习的图像与视频生成，146页pdf

• 基于多任务优化和人工智能赋能态势感知技术的作战任务管理
  

• 大模型如何应对安全性？清华等最新《大型语言模型系统的风险分类、缓解措施及评估基准》论文

• 【NTU博士论文】鲁棒和自适应的决策制定：从强化学习的视角，162页pdf
  

• 《通用时间序列表示学习》最新2024综述

• 【博士论文】深度强化学习：开放世界无监督环境设计，223页pdf
  

• 【ETHZ博士论文】弱监督多模态表示学习，204页pdf

• 大模型如何可信？113页《TRUSTLLM：大型语言模型中的可信度》论文，60多位作者40机构联合撰写

• 【NTU博士论文】复杂序列决策中的多智能体强化学习，176页pdf
  

• 如何构建你的个人智能体？ 清华等最新《个人语言模型智能体》综述，详述其能力、效率和安全性的洞察与综述

• 【剑桥大学博士论文】深度贝叶斯模型改进的变分推断方法，226页pdf
  

• 多模态智能体AI开启新浪潮！李飞飞等14位斯坦福微软大牛等撰写 80页《AGENT AI: 综述多模态交互的前沿展望》

• 【牛津大学博士论文】因果与可信机器学习:方法与应用，201页pdf
  

• 大模型与医疗如何结合？上交大等最新《计算医疗健康中的以数据为中心的基础模型》综述

• 【密歇根博士论文】大规模机器学习序列决策，191页pdf
  

• 【博士论文】开放环境中分布外检测与表示学习：算法与理论，301页pdf

• 【NeurIPS2023】直接偏好优化，代替RLHF
  

• GNN如何处理表格？NCKU等最新《图神经网络表格数据学习》综述，详述其技术体系和方向

• 【牛津大学博士论文】理解深度强化学习的表示学习，228页pdf

• 【AAAI2024】异质图上精炼潜在同质结构以增强图卷积网络的鲁棒性
  

• 《大型语言模型（LLMs）: 训练到推理》全面概述技术细节

• 【NTU博士论文】直推迁移学习的视觉识别，190页pdf

• 数字孪生城市白皮书（2023年），59页pdf
  

• 《多模态大模型少样本自适应》综述

• 【NUS博士论文】深度视觉域适应，114页pdf

• 2024 AIGC 应用层十大趋势白皮书
  

• 如何编辑大模型中的知识？浙大等最新《大型语言模型知识编辑》全面综述

• 大型语言模型幻觉缓解技术的全面综述

• 《图神经网络智能交通系统》最新综述
  

• 《大型语言模型视频理解》综述

• 【NTU博士论文】异构数据上机器学习模型的反事实解释，172页pdf
  

• 【KAUST博士论文】高效视觉语言基础模型学习，197页pdf
  

• 2022->2023必看的十大「深度学习领域综述」论文

• 《通用多模态模型的视觉指令微调》综述

• 【纽约大学博士论文】高斯过程和神经网络的函数空间推理，260页pdf
  

• 不同表征如何对齐？普林斯顿MIT谷歌等30位作者《表征对齐》综述，详述其框架

• 【纽约大学博士论文】理解并在神经网络中融入数学归纳偏见，191页pdf
  

• 大模型如何部署服务？ CMU最新《 高效生成式大型语言模型服务：从算法到系统》综述

• 【纽约大学博士论文】深度学习中的模型和方法解构,395页pdf
  

• 大模型如何做用户建模？在大型语言模型时代的用户建模：当前研究与未来方向

• 《3D神经风格化进展》综述

• 【NTU博士论文】机器学习泛化性因果视角，200页pdf

• 重磅！《智能遥感技术与应用》白皮书，88页pdf
  

• 【NUS博士论文】开放世界中机器学习的自然鲁棒性，175页pdf
  

• GNN如何建模因果性？ 港科大(广州)等最新《可信赖图神经网络: 因果视角》综述

• 【牛津大学博士论文】深度生成模型：表示、预测、设计在生物学领域的应用
  

• 大模型智能体如何做仿真建模？清华最新《大型语言模型智能体的建模与仿真》综述

• 【NUS博士论文】语言模型自适应迁移学习，176页pdf
  

• RAG怎么做？同济大学等最新《大型语言模型的检索增强生成》综述

• 【NUS博士论文】标签高效学习三维点云识别，161页pdf
  

• 【博士论文】可解释深度学习的结构化表示,119页pdf

• 【2023新书】《强化学习的艺术：基础知识、数学原理与Python实现》，290页pdf
  

• 大模型如何用于机器人？CMU谷歌等最新《基于基础模型的通用机器人》综述，详解机器人技术基础模型

• 大模型如何处理隐私？哈佛最新《大型语言模型中的隐私问题》综述

• 【NeurIPS 2023教程】隐扩散模型:生成式AI革命正在隐空间中发生吗?133页ppt

• 【ETHZ博士论文】深度学习在科学计算中的应用，181页pdf
  

• GPT-4鲁棒性如何？最新《探索GPT-4V在分布偏移下的适应性》论文

• 【CMU博士论文】混合知识架构问答系统，150页pdf
  

• 语言模型和世界模型如何连接？NeurIPS 2023最新《语言模型、智能体模型和世界模型》增强机器推理和规划的LAW法则

• 【阿姆斯特丹博士论文】语言使用的神经模型：语境中语言理解和产出的研究
  

• 【ETHZ博士论文】学习理解图结构:从分类到生成，273页pdf

• 自然语言处理顶会EMNLP2023奖项公布，北大等学者获最佳长论文奖
  

• 大模型如何预测天气？悉尼科技大学等最新《 天气和气候数据理解的基础模型》综述

• 大模型如何高效？OSU等最新《高效大型语言模型》综述，详述模型压缩、预训练、微调、提示等技术

• 美国研发电子战无人机蜂群

• 重磅！《2023年生成式人工智能治理与实践》白皮书，96页pdf
  

• 【EMNLP2023教程】自然语言生成，249页ppt
  

• 图上大模型怎么做？UIUC最新《图上大型语言模型》综述，详述LLM在图上作为预测器、编码器和对齐器的技术

• 【MIT博士论文】可扩展多智能体几何估计算法和系统，354页pdf
  

• 大模型如何利用数据？北大华为等最新《大型语言模型的数据管理》综述

• 联合作战中的人机协同：指挥与控制的视角
  

• 如何提升大模型效率？微软等最新《大型语言模型的效率算法》综述

• 【ETHZ博士论文】Transformers 超越自然语言：理论与实证调查
  

• 适配还是提示？微软最新《通用大模型是否超过专业领域微调大模型》论文，GPT-4多种策略提示超越医学大模型

• ChatGPT一周年，开源大模型赶上了吗？南洋理工等最新《开源大型语言模型》综述，最佳开源LLM配方

• OpenAI Jasonwei最新斯坦福讲座《大型语言模型的六大直觉思考》，附44页ppt

• 【2023新书】Transformer、BERT和GPT：包括ChatGPT和提示工程，379页pdf

• TinyML如何实现？法国Inria《用于微型机器学习的高效神经网络》综述，详述TinyML的神经网络设计与部署方法

• 如何提示？浙大最新《大型语言模型提示框架》综述

• 《国防和安全系统中的物联网 (IoT)： 文献综述》

• 【2023新书】《初学者应用生成式AI指南：扩散模型、ChatGPT及其他大型语言模型的实用知识》，221页pdf
  

• 如何应对可迁移攻击？MSU最新《对AI系统可迁移攻击》全面综述数据、过程、模型和系统的攻击架构

• 【MIT博士论文】可靠机器学习模型部署，279页pdf

• 如何对齐学习？伯克利博士论文《人本主义奖励设计》，119页pdf阐述大模型中对齐人类输入设计

• 大模型时代怎么做假新闻检测？康奈尔大学等最新《适应大规模语言模型时代的假新闻检测》详细阐述大模型下假新闻检测方式

• 【斯坦福博士论文】凸神经网络，Convex neural networks，228页pdf

• 大模型中视觉指令调优怎么做？腾讯最新《视觉-语言指令调优》综述与分析

• 【普渡大学博士论文】对抗性攻击与防御的神经表示，123页pdf
  

• 多模态对齐如何做？国防科大等最新《如何弥合模态间的差距：多模态大型语言模型》综述四大类型多模态对齐方法

• 【CMU博士论文】机器学习自动化算法设计实用方法，153页pdf

• TPAMI 2023 | 人体动作生成综述：方法、资源与挑战
  

• GPT-4科学发现如何？微软230页长文《大型语言模型对科学发现的影响:使用GPT-4的初步研究》，涵盖5大科学领域，前景可期

• 【NeurIPS 2023】从图像频域长尾分布视角探索视觉模型鲁棒性
  

• 大模型幻觉如何克服？哈工大等最新《大型语言模型中的幻觉现象》综述，详述原理、分类、挑战与未解之谜

• GPT-4V在问答上怎么样？哈工大最新《在知识密集型视觉问答上》的全面评估，常识、细粒度知识、决策均领先

• 人工智能与类脑计算产业发展研究报告(2023)

• 大模型怎么用知识？哈工大等最新《知识与大型语言模型整合趋势》综述，详述知识编辑与检索增强方法

• 【MIT博士论文】高效可靠深度学习的共形方法，213页pdf
  

• 医学大模型有何进展？牛津等《医学中大型语言模型》综述，详述大模型医学进展、应用与挑战

• 【MIT博士论文】建模神经网络表示空间的几何结构，365页pdf
  

• 多媒体顶会ACM Multimedia 2023各大奖项揭晓！浙大获最佳论文，昆士兰获最佳学生论文

• 【NeurIPS 2023】DreamRec：生成式推荐新范式
  

• 【牛津大学博士论文】多模态深度学习在计算机视觉及其应用，138页pdf

• 西安交大最新《深度学习因果模型》综述论文，35页pdf涵盖292篇文献阐述三种数据范式因果模型

• 【ETHZ博士论文】基于交互式语言的智能体，216页pdf
  

• 智能物联网：概念、体系架构与关键技术

• 《脑机接口》白皮书，脑机接口技术在医疗健康领域应用白皮书（2023年）120页pdf 【CMU博士论文】强化学习的泛化灵巧性，182页pdf
  

• 扩散模型和强化学习如何结合？上交最新《强化学习中的扩散模型》综述

• 【帝国理工博士论文】深度强化学习智能体的设计与训练，205页pdf

• AIGC专题报告：从文生图到文生视频，73页ppt

• 什么是绿色大模型？113页最新《绿色计算》综述，阐述绿色计算框架

• 【2023新书】大型语言模型：语言理解和生成, 191页pdf
  

• 覆盖800+文献、多位知名学者挂帅，北大联合剑桥、CMU等多所高校发布 《AI 对齐 (Alignment)》 全面性综述

• 重磅！新书《多智能体强化学习：基础与现代方法》完整版，爱丁堡Stefano博士编著，385页pdf

• 【EPFL博士论文】通过学习不变表示在深度神经网络中突破"维度诅咒"
  

• 大模型怎么做Text2SQL？西交大等最新《针对表格数据的自然语言接口查询与可视化》综述

• 【剑桥大学博士论文】深度概念推理: 超越准确性与可解释性的权衡，118页pdf
  

• 《多模态3D场景理解》最新综述

• 【法国里尔大学博士论文】面向目标的强化学习探索，324页pdf

• 【2023新书】ChatGPT:百万富翁路线图:如何用ChatGPT赚钱，99页pdf
  

• 大模型如何做知识编辑？弗吉尼亚大学最新《大型语言模型的知识编辑》综述

• 【博士论文】最优传输的进展：低秩结构及其在机器学习中的应用，364页pdf

• 【2023新书】《二值神经网络：算法、架构和应用》
  

• 大模型如何建模时序？莫纳什等最新《面向时间序列和时空数据的大型模型》综述与展望

• 【ETHZ博士论文】物理启发式机器学习，185页pdf

• 2023中国人工智能系列白皮书--智能协同控制与人工智能（附下载），80页pdf
  

• 复旦等最新《视频扩散模型》综述

• 【干货书】深度强化学习导论，140页pdf

• 【博士论文】无监督深度图聚类中的自适应表示学习，144页pdf
  

• 大模型在图上怎么做？北邮等最新《图基础模型》综述，详述GFMs关键技术

• 【KAUST博士论文】朝向可扩展的深度3D感知与生成，109页pdf

• 510页《DARPA变革技术的模型》美国国防高级研究计划局的观点
  

• 【EPFL博士论文】等变神经结构用于表示和生成图,170页pdf

• 110页pdf《2023中国AI技术变革白皮书》

• 作战战术决策中的人机对比
  

• 【斯坦福博士论文】学习神经场景表示的先验知识，115页pdf

• 【NeurIPS2023】半监督端到端对比学习用于时间序列分类
  

• 重磅！163页《人工智能全景报告》2023版发布，stateof.ai，GPT-4仍最强，监管方向缺乏全球共识

• 【ETHZ博士论文】朝向更好的图像和视频恢复，159页pdf
  

• 什么是从模型中学习(LFM)? 武汉大学等《超越微调: 从模型中学习》综述，详述模型调整、模型蒸馏、模型重用、元学习和模型编辑

• 重磅！新书《可信机器学习》，375页pdf详述TML理论、应用、直觉
  

• 大模型如何实时更新？悉尼科大等最新《 大型语言模型如何捕捉不断变化的世界知识?》最新进展综述

• 【阿姆斯特丹博士论文】3D 视觉学习中的连续性，127页pdf

• 【NeurIPS2023】大型语言模型是零样本的时间序列预测者
  

• 大模型如何处理事实？西湖大学等最新《大型语言模型中的事实性研究》综述，详述:LLM的知识、检索与领域特异性

• 【CMU博士论文】利用文本语义学为知识图谱的获取和应用，105页pdf

• 【2023新书】数字孪生: 物联网、机器学习和智能制造，256页pdf
  

• 扩撒模型如何做医学图像？MICCAI2023最新《扩散模型医学图像分析》综述，134页PPT全面阐述医学图像扩散模型方法体系

• 【普林斯顿博士论文】可扩展和可解释的学习：用于知识发现的概率模型， 140页pdf
  

• 大模型如何做药物发现？Mila等30多位作者发布《基础模型分子学习: 大规模多任务数据集》

• 【ETHZ博士论文】神经最优传输用于动力学系统：生物医学中的方法与应用, 239页pdf
  

• RLHF如何高效安全？ETHZ博士论文《基于人类反馈的安全高效强化学习算法基础》， 258页pdf

• 【NeurIPS2023】基于迭代优化的全原子蛋白质口袋设计
  

• 不可错过！斯坦福最新《大型语言模型与应用》课程，讲述LLMs技术栈和应用以及评估

• 【NeurIPS2023】探索具有对抗环境设计的通用强化学习算法
  

• 脉冲强化学习算法研究综述

• 【斯坦福大学博士论文】生成式模型在现实世界应用中的进展，222页pdf

• 100页ppt《大模型(2023）进展》，OpenAI研究员Hyung Won Chung，附视频与Slides
  

• 从AIGC到AIGS？南洋理工等最新《人工智能生成的图像作为数据源》综述，详述AI生成数据集方法

• 【CMU博士论文】高斯表示的可微渲染和优化，198页pdf

• 隐私工程白皮书，56pdf
  

• ICCV2023奖项出炉！斯坦福ControlNet和多伦多大学分别获得最佳论文！Segment Anything最佳提名

• 行业必读！GPT-V4重磅更新！微软最新测评报告（中英文双版，166页下载）
  

• 深度学习如何可信？港理工等最新《2D和3D深度学习模型对抗性攻击的鲁棒性和安全性》综述，涵盖170篇论文

• 【CMU博士论文】建模流行病学时间序列，66页·pdf

• 重磅！121页《大模型技术》中国人工智能系列白皮书（附下载）
  

• 《深度模型融合》综述

• 【CMU博士论文】面向大规模和长期神经图表示，135页pdf
  

• 以数据为中心的图机器学习

• 《大型语言模型对齐》综述，76页pdf

• 【伯克利博士论文】视觉和机器人的可扩展表示，125页pdf

• 【2023新书】贝叶斯优化实战，426页pdf
  

• ChatGPT升级更新：多模态将上线，能说会看了，GPT-4视觉大模型发布，附论文

• 数据中心化：JADC2 成功的基础
  

• XAI如何用于金融？南洋理工等最新《金融可解释人工智能》全面综述

• ICML2023教程《学习、控制与动力系统中的最优传输》, 附406页Slides
  

• 知识相结合的提示学习研究综述

• 【MIT博士论文】数据驱动的动态决策:算法、结构和复杂性分析，404页pdf
  

• AI4Web3.0? 北理工等最新《面向Web 3.0的人工智能》综述, 详述基础设施层、接口层、管理层和应用层的技术栈

• 智能推演综述：博弈论视角下的战术战役兵棋与战略博弈
  

• 图预处理怎么做？中科院计算所等《图预处理方法》综述，从算法到硬件视角讲述图预处理方法

• 【ETH博士论文】机器学习数据估值算法与应用研究进展，225页pdf
  

• 【慕尼黑博士论文】多智能体强化学习中的涌现性与韧性，83页pdf

• AI Agent下一个热点？复旦最新86页《大型语言模型智能体的崛起与潜力》综述，详述LLM Agent: 大脑、感知和行动

• 97页大模型综述最新版！人大《大型语言模型》综述中英文版本

• 【慕尼黑大学博士论文】基于预训练语言模型的高效迁移学习，145页pdf
  

• 【剑桥大学博士论文】机器学习中的分布外泛化，214页pdf

• Transformer为什么有效？Google最新《揭示变换器中的台阶优化算法》解释

• 《吴恩达ChatGPT课程》重磅更新！面向开发者的 LLM 入门课程，373页pdf
  

• 大模型如何可解释？新泽西理工学院等最新《大型语言模型可解释性》综述

• 重磅！首本大模型中文新书发布，复旦最新《大规模语言模型·从理论到实践》，理论+代码

• 【芝加哥博士论文】深度生成模型:设计、改进和应用，149页pdf
  

• 模仿学习综述：算法、最新进展和挑战

• 什么是语言智能体？《语言智能体：人工智能的重要演化步骤》，54页ppt，OSU 助理教授Yu Su
  

• 基于多模态学习的虚假新闻检测研究

• 【滑铁卢博士论文】自然语言处理中transformer的高效推理:研究与展望，125页pdf

• 【大模型对齐】利用对齐使大型语言模型更好地推理
  

• 大模型的“幻觉”如何克服？腾讯AILab等《大型语言模型中的幻觉》，全面阐述检测、解释和减轻幻觉

• 全球生成式AI应用全景图：AI应用进入大爆发时代，95页pdf

• 【斯坦福大学博士论文】面向现实应用的深度生成模型，222页pdf
  

• 什么神经图数据库？斯坦福Renhongyu博士论文《神经图数据库研究》，207页pdf详述神经图查询技术

• GPT技术原理及其潜在军事应用研究

• 人形机器人发展与展望
  

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