2024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2024年来在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！

• 2023->2024必看的十大「大模型领域综述」论文

• 《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
  

• 《跨模态检索》最新2023综述

• 【ETH博士论文】时空学习视频分割和跟踪, 119页pdf
  

• 【牛津大学博士论文】基于数据驱动的金融时间序列模拟和预测方法，238页pdf

• 万字长文！《美国空军中队的人工智能准备情况》2023最新报告
  

• 大模型如何重塑推荐？香港理工大学等《大型语言模型（LLMs）时代的推荐系统》综述论文，全面阐述LLM+RS技术体系

• 【CMU博士论文】资源受限场景下的语言结构预测，228页pdf
  

• 大模型如何破解复杂难题？ETH等提出思维图(GoT)超越思维链(CoT): 用LLMs解决复杂问题！

• 【伯克利博士论文】多模态长视频理解，126页pdf

• 《智能家电与生成式人工智能大模型创新与发展白皮书》正式发布，64页pdf
  

• 图上的不均衡数据怎么处理？新加坡国立大学最新《不均衡图学习》综述，详述问题、技术和未来方向

• 重磅！《2023人工智能发展白皮书》版本，118页pdf

• 《探讨人工智能在国家安全和国防领域的机遇和潜力》万字长文
  

• 多模态AIGC有什么进展？SUTD等最新《各种数据模态AIGC》综述，全面详述AIGC进展

• AI4Math？IJCAI2023最新《数学推理中的深度学习》教程，详述深度学习数学推理最新进展与未来展望，243页ppt

• 【剑桥大学博士论文】多机器人协调的图神经网络，175页pdf

• 《5G和超5G专用军事通信：趋势、要求、挑战和推动因素》万字长文
  

• 《大型语言模型指令调优》综述

• 【伯克利博士论文】将机器人的表征与人类对齐，227页pdf
  

• 《深度多模态学习的身体语言识别与生成》综述

• 重磅！新书《多智能体强化学习：基础与现代方法》最新版，爱丁堡Stefano博士编著，320页pdf
  

• 大规模图神经网络研究综述

• 【CMU博士论文】稳定模型与时序差分学习, 97页pdf
  

• 神经网络宽度是什么？EPFL博士论文《有限宽度神经网络的理论：泛化、缩放定律和损失观》，197页pdf

• 【白皮书】从头训练大型语言模型LLM最佳实践

• 《量子机器学习》最新综述

• 人工智能行业专题：AI产业链分析与展望
  

• 大模型和智能体如何结合？人大最新《基于大型语言模型的自主智能体》综述

• 【2023新书】强化学习基础，97页pdf

• 【MIT博士论文】量子计算中的人工智能前景, 253页pdf
  

• 大型语言模型与知识图谱：机遇与挑战

• 重磅！2023年中国AIGC产业全景报告
  

• 中科大等最新《基于扩散模型的图像恢复和增强》综述

• 【伯克利博士论文】受约束的机器学习：算法与模型，153页pdf
  

• 什么是好的GNN表达？国防科大最新《图神经网络的表达能力》综述

• 无人机蜂群关键技术发展综述
  

• 大模型在AI芯片如何训练？AWS AI等KDD2023最新《在新兴AI芯片上训练大规模基础模型》教程，147页pdf

• 【MIT博士论文】可解释机器学习及其在治疗设计中的应用
  

• 常识问答研究综述

• 《数字孪生在军事领域的应用》
  

• 《深度神经网络剪枝》最新2023综述

• 【MIT博士论文】多模态：模型、算法与应用，196页pdf

• 【干货书】贝叶斯推理与方法导论， 341页pdf
  

• 【KDD2023教程】大规模图神经网络：过去与新前沿,181页pdf

• 【CMU博士论文】鲁棒大规模音频/视觉学习，309页pdf
  

• 面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述

• 【伯克利博士论文】基于静态数据集的强化学习：算法、分析与应用, 386页pdf
  

• DCAI是什么？Rice大学等KDD2023最新171页《以数据为中心的人工智能》教程阐述DCAI技术体系，附视频与Slides

• 基于深度学习的类别增量学习算法综述

• 【MIT博士论文】从结构化文档到结构化知识, 150页pdf
  

• 低资源如何合成图像？华东理工等最新《有限数据下的图像合成》综述，详述图像合成技术进展

• 重磅！《知识图谱与大模型融合实践研究报告》发布，72页ppt

• 大模型如何做个性化？中科大等最新《当大型语言模型遇到个性化》综述，详述大模型与个性化的挑战与机遇

• 【AI4Science】Nature刊文综述人工智能时代的科学发现

• 【MIT博士论文】机器学习基础：超参数化与特征学习，170页pdf
  

• 小样本目标检测研究综述

• 【重磅】《知识图谱互联互通白皮书》发布（完整版，334页pdf）（附下载链接）
  

• 因果涌现：概念、理论到应用

• 【CMU博士论文】在资源受限的情境下探索语言结构化预测, 228页pdf
  

• 首个中文版大语言模型综述来了！人大发布60页《大语言模型综述》中文版，详述大模型技术细节

• 【牛津大学博士论文】用于计算机辅助药物发现的机器学习方法, 309页pdf

• 【2023新书】深度学习算法，412页pdf

• 面向深度强化学习的对抗攻防综述

• 【牛津大学博士论文】深度概率方法用于改进雷达传感器建模和姿态估计

• 《贝叶斯安全策略学习与机会约束优化：应用于越南战争期间的军事安全评估》哈佛2023最新40页论文

• MBZ大学等最新《视觉基础模型》综述，详述视觉大模型技术进展

• 牛津大学等最新《视觉-语言基础模型的提示工程》系统性综述

• 【ETH博士论文】构建从端到端的层次文档解析和OCR系统，154页pdf
  

• 【ICML2023】CMU《多模态机器学习》教程，120+页阐述多模态学习最新进展

• 重磅！《中国云计算白皮书（2023年）》发布，47页pdf

• ICML2023奖项出炉！6篇杰出论文发榜，北大、武理工校友获奖，大模型水印受青睐
  

• 西安交大等最新《鲁棒视觉问题回答》综述，20页pdf详述RVQA数据集、方法和未来挑战

• 【普林斯顿博士论文】高维强化学习与最优控制问题，121页pdf
  

• 深度学习遗忘如何克服？马里兰大学等最新《深度学习遗忘》全面综述，概述大模型和持续学习上的遗忘

• 【普林斯顿博士论文】面向决策的模型正则化机器学习，199页pdf
  

• 「可解释深度学习神经影像学」全面综述，109页pdf

• AI大模型赋能千行百业（附下载，117页）

• 【中文版】Llama 2:开放基础和微调聊天模型，79页pdf
  

• 如何可视化机器学习模型？最新《机器学习的可视化分析: 数据视角综述》全面概述VIS4ML方法体系

• 【干货书】高频交易算法，360页pdf

• 重磅！60+位作者发布263页pdf《AI4Science》论文，百科全书式概述人工智能在量子、原子级和连续系统科学的应用

• 【牛津大学博士论文】面向电子健康记录的深度学习:风险预测、可解释性和不确定性，200页pdf
  

• AI如何用在体育？浙大等《 深度学习在体育应用中的研究概览：感知、理解和决策》

• 【斯坦福博士论文】以数据为中心机器学习的理论与算法，209页pdf

• 《人机协作决策优化》142页博士论文

• AIGC（生成式人工智能）赋能城市治理应用白皮书（附下载）
  

• 「视觉语言Transformers」最新2023研究综述

• 【2023新书】因果推断：Python实战，776页pdf
  

• MILA等最新《强化学习Transformer模型》综述，详述表征学习、奖励建模、转换函数建模和策略学习等技术

• 《大规模作战行动的指挥决策》以数据为中心的决策、以决策为中心的决策，2023美陆军最新报告

• 【斯坦福博士论文】面向人工智能驱动网络:数据平面机器学习的硬件和软件，140页pdf
  

• 《大型语言模型》最新全面概述

• 【斯坦福博士论文】可靠机器学习在真实世界中, 519页pdf

• 认知智能技术与应用研究报告2023（附下载）
  

• 如何评估大模型？吉大微软亚研等最新《大型语言模型评估》综述，全面阐述大模型评估方法体系

• 【斯坦福博士论文】使用结构化状态空间对序列建模，330页pdf

• GNN如何建模时间序列？莫纳什大学等最新《时间序列图神经网络综述:预测、分类、插补和异常检测》，27页pdf

• 【斯坦福博士论文】元强化学习:算法与应用，149页pdf
  

• 大模型如何做检索增强？陈丹琦等ACL2023最新《基于检索的大语言模型及其应用》教程，400多页PPT

• 【斯坦福博士论文】大模型(基础模型)现实应用，178页pdf

• 【斯坦福博士论文】大模型驱动的鲁棒机器学习，243页pdf

• 「图对比学习」最新2023综述

• 【斯坦福博士论文】面向人机交互的语言模型设计与评估

• 【SIGMOD2023】大规模地理空间分析:问题、挑战与机遇
  

• 时空知识图谱研究进展与展望

• 85页pdf最新版！《大语言模型综述》
  

• 机器学习大牛张潼新书《机器学习算法数学分析》，477页pdf

• 【牛津大学博士论文】自监督视频表示学习,204页pdf

• 大型视觉模型和视觉提示工程

• 【2023新书】决策智能手册：在复杂世界中基于证据做出决策的实用步骤, 376页pdf

• 「基于深度学习的实体关系联合抽取」研究综述

• 【牛津大学博士论文】基于评分规则的生成模型统计推断,274页pdf

• 端到端自动驾驶: 挑战与前沿

• 【UCLA博士论文】神经网络捕获的信息:与记忆和泛化的联系，143页pdf

• 【ETH博士论文】图像和视频高效超分辨率增强技术进展, 147页pdf

• 全球人工智能AI行业产业研究重磅手册，258页pdf

• UCLA最新《图神经网络加速》综述，54页pdf阐述算法、系统和定制硬件

• 视觉中怎么用提示？南洋理工CVPR2023《视觉提示》教程，附290页ppt

• 
  

• AI如何做药物设计？中科大最新《几何深度学习在基于结构的药物设计中》系统综述

• 中科大腾讯最新《多模态大型语言模型》综述，详述多模态指令微调、上下文学习、思维链和辅助视觉推理技术

• 不可错过！英伟达斯坦福CVPR2023等最新《去噪扩散模型：生成学习的大爆炸》教程，附235页ppt

• 【牛津大学博士论文】时间点过程和图的灵活估计, 405页pdf

• 不确定性下如何决策？McGill大学等最新《不确定性决策下的上下文优化方法》综述

• 时间序列如何用自监督？浙大最新《自监督学习时间序列分析：分类、进展与展望》
  

• 什么是拓扑深度学习？剑桥大学Cristian博士论文《拓扑深度学习：图形，复杂体，鞘》, 212页pdf全面阐述

• 《基于强化学习和策略优化的无人机蜂群战术》59页技术报告
  

• 视觉大模型有何进展？微软CVPR2023最新《视觉基础模型进展》教程，附260页ppt

• CVPR 2023大奖揭晓：上海AI实验室/武大/商汤破纪录夺魁，西工大斩获最佳学生论文

• 【牛津大学博士论文】学习理解大规模3D点云，191页pdf

• 【2023新书】机器学习面试: 开始你的机器学习职业生涯,143页pdf

• 如何构建CV中的AGI？华为最新《计算机视觉中的人工通用智能：从GPT和大型语言模型中学到的经验教训》

• 【牛津大学博士论文】变分自编码器: 监督、校准和多模态学习的变分自编码器，179页pdf
  

• 可解释人工智能中的对抗攻击和防御

• CVPR 2023开会了！SMU谷歌等最新《视觉异常检测》教程，附300多页ppt

• 如何构建CV中的AGI？华为最新《计算机视觉中的人工通用智能：从GPT和大型语言模型中学到的经验教训》

• 【牛津大学博士论文】变分自编码器: 监督、校准和多模态学习的变分自编码器，179页pdf
  

• 大模型时代: 知识图谱过时了吗？Griffith大学等最新《统一大型语言模型和知识图谱:路线图》，29页pdf详述最全指南

• CVPR 2023开会了！谷歌等最新《视觉上理解和解释注意力》教程，附152页ppt

• 可解释人工智能中的对抗攻击和防御
  

• 并行智能训练技术: 挑战与发展

• 【CMU博士论文】深度神经网络鲁棒训练与评估方法，101页pdf

• 【干货书】大规模图分析:系统、算法与优化,154页pdf
  

• 大模型时代的自然语言处理：挑战、机遇与发展

• 298页pdf！国内首部《中国文化元宇宙AIGC发展研究报告》发布

• 首篇《分割任何模型(SAM)》综述: 视觉基础模型与提示工程的结合
  

• 【CMU博士论文】不完全信息博弈中的博弈决策学习动力学、均衡计算和复杂性，358页pdf
  

• 【AI4Science】《人工智能科学：深度学习革命》2023新书，804页pdf

• 【斯坦福博士论文】基础模型真实世界应用，178页pdf
  

• 【牛津大学博士论文】因果推理和元学习: 核均值嵌入,160页pdf

• 【ChatGPT系列报告】AI系列专题研究报告：AI算力研究框架，80页pdf

• 【2023新书】因果推断Python：在科技行业中应用因果推断, 398页pdf
  

• GPT-4等大模型懂因果么？Meta等最新《大型语言模型能从相关性中推断因果关系吗》17种LLM表现一般 ，GPT-4也不行

• 【CMU博士论文】高效且可扩展的表示学习,152页pdf
  

• 重磅！国家标准《人工智能计算平台安全框架》征求意见稿发布，38页pdf详细规定AI计算安全框架

• 【牛津大学博士论文】深度多任务学习的极简主义方法，229页pdf
  

• 「图学习隐私与安全」最新2023研究综述

• 【牛津大学博士论文】高效的神经网络验证与训练，244页pdf

• 【2023新书】用于金融的深度学习：在Python中创建用于交易的机器学习和深度学习模型, 232页pdf
  

• 时态知识图谱的推理研究综述

• 【牛津大学博士论文】在大状态行动空间中的强化学习, 288页pdf

• 【2023新书】管理机器学习项目：从设计到部署, 273页pdf
  

• 21种Transformers目标检测方法！德国人工智能研究中心等最新《Transformers 2D目标检测》综述

• 【斯坦福博士论文】面向医学图像分析的标签高效机器学习，214页pdf

• 【KDD2023】发现动态因果空间进行DAG结构学习

• 【2023新书】神经文本到语音合成，214页pdf
  

• 大模型如何领域适配？埃默里大学等首篇《大型语言模型领域专业化》综述，42页pdf详述大模型领域垂直化技术

• 【CMU博士论文】基于机器学习的预测: 准确性、可解释性和效率，161页pdf

• 2023最新干货书《人工智能与赛博空间的国际冲突》
  

• 什么是Machine Unlearning?悉尼科大等最新《机器遗忘》综述，36页pdf详述其技术体系

• 重磅! 之江实验室发布《生成式大模型安全与隐私白皮书》,60页pdf

• 2023年中国人工智能行业概览，34页ppt
  

• AIGC如何安全可控?中山大学等最新《AIGC中对隐私和安全的挑战及其补救措施：探索隐私计算、区块链潜在应用》全面阐述

• 【CMU博士论文】可解释机器学习方法与应用，127页pdf

• 【2023新书】生成式AI：ChatGPT和其他AI工具如何彻底改变商业模式，210页pdf
  

• 神经推理如何问答？CMU-Haitian Sun博士论文《神经推理问答》，151页pdf全面阐述QA推理任务

• 【2023新书】分布式强化学习, 406页pdf

• 人工智能大模型体验报告（2023），62页ppt
  

• 【重磅】《人工智能标准化白皮书（2023）》发布（完整版，32页pdf）（附下载链接）

• 遥感跨模态智能解译：模型、数据与应用

• 【2023新书】机器学习在机器人中的应用: 用现代深度学习方法革新日常机器人
  

• 西交大最新《ChatGPT:人工智能生成的内容、挑战与解决方案》综述

• 【ETHZ博士论文】强化学习在四足机器人运动规划与控制中的应用

• 伯克利《因果推断》讲义，因果推断第一课，全文428页
  

• GAN/NeRF如何可控生成内容？ETHZ博士论文《结构化生成模型用于可控场景和3D内容合成》，205页pdf

• 【2023新书】深度学习时间序列分析，208页pdf
  

• 大模型如何重塑推荐？中科大等最新《面向推荐的大型语言模型》综述，全面阐述LLM4Rec进展

• 【2023新书】不确定性决策与强化学习:理论与算法，251页pdf

• 【伦敦国王学院博士论文】可信深度学习医学图像分割，270页pdf

• 中国人工智能产业发展趋势报告2023（附报告）
  

• ChatGPT/GPT-4做知识图谱构建推理怎么样？浙大等最新《大语言模型在知识图谱构建与推理》论文，量化评估LLM在KG表现

• 【ETH博士论文】维数灾难与神经网络的基于梯度训练：缩小理论与应用之间的鸿沟，123页pdf

• 【2023新书】多准则决策排序方法:应用于实际问题,280页pdf

• 2023年全球生成式AI产业研究报告+产业图谱（33页ppt）
  

• 重磅！新书《多智能体强化学习：基础与现代方法》，爱丁堡Stefano博士编著，291页pdf

• 大模型如何可信安全？利物浦大学最新《从验证和确认的角度综述大型语言模型的安全性和可信性》综述，全面阐述LLM安全性

• 大语言模型综合能力测评报告（2023），33页ppt

• 【ETH博士论文】设计高效的深度神经网络：拓扑优化、量化和多任务学习，151页pdf
  

• DNN中的凸优化如何理解？斯坦福博士论文《神经网络凸优化》，265页pdf全面阐述

• 【KDD2023】对领域泛化的异质性进行定量度量和对比分析

• 【2023新书】超图计算，Hypergraph Computation，251页pdf
  

• 大模型全面阐述，448页新书《基础模型自然语言处理》，详述大模型在信息提取文本生成视觉语音应用

• 大模型如何做知识图谱补全？【ACL2023】基于预训练语言模型的文本增强开放知识图谱补全

• 【牛津大学博士论文】基于深度学习和聚类的连续数据离散表示，195页pdf

• 【KDD2023】学习语言表示用于序列推荐
  

• 智能博弈技术军事应用展望

• 【CMU硕士论文】探索安全强化学习在序列决策制定中的应用
  

• NLP+Diffusion=？UMN最新《NLP中的扩散模型》综述 ，全面阐述离散和嵌入扩散模型方法

• 大模型最权威课程！MIT最新《生成式AI-大模型 》课程，MIT斯坦福OpenAI-DeepMind众多专家讲授

• 【2023新书】生成式AI和ChatGPT的兴起:了解生成式AI和ChatGPT如何改变和重塑商业世界，269页pdf
  

• 如何全面了解ChatGPT背后的技术与影响？40页最新《GPT: 技术、潜在应用、新挑战和未来方向》综述

• 【NTU博士论文】针对预训练语言模型的数据高效领域适应,150页pdf
  

• 多模态KG如何持续学习？浙大等提出首个《持续多模态知识图谱构建》框架

• 【伯克利博士论文】可迁移生成模型，137页pdf

• 【2023新书】构建知识图谱:从业者指南，600页pdf

• 时序挖掘如何预训练？华南理工最新《时间序列预训练模型》综述，29页pdf详述时序预训练方法体系

• 【2023新书】使用GPT-4和ChatGPT开发应用程序构建智能聊天机器人、内容生成器等

• 大模型如何构建“医生级”问答？谷歌DeepMInd最新《基于大型语言模型的专家级医疗问答研究》论文，提出Med-PaLM 2

• 【伯克利博士论文】现实世界机器人系统控制的鲁棒机器学习

• 全球首个《第六代固定通信网（F6G）白皮书》发布，32页pdf
  

• 基于会话的推荐方法综述

• 【MIT博士论文】序列决策中的算法公平性，134页pdf
  

• 同济等最新《多智能体强化学习》综述，43页pdf详述MARL方法、应用、展望与挑战

• 重磅！192页ppt！清华大学发布《AIGC发展研究报告1.0版》（附下载）

• 【伯克利博士论文】基于神经辐射场的目标和场景重建,117页pdf
  

• ChatGPT大模型如何用于工业？清华最新《大规模基础模型在预测和健康管理(PHM)中的应用》，55页pdf详述大模型PHM路线

• 【伯克利博士论文】基于生成模型的图像和长视频合成，114页pdf

• 【ICML2023】POUF:面向提示的大型预训练模型无监督微调
  

• 不确定下如何决策? 伯克利Lim博士论文《不确定性序列决策:最优性保证，组合学习，以及在机器人和生态学中的应用》，256页pdf

• 【2023新书】可解释的医疗AI:揭开生物医学机器学习的奥秘，329页pdf

• 《兵棋推演理论》

• 【WWW2023教程】将网络规模的文本转化为知识:将预训练表示转化为文本挖掘应用，139页ppt
  

• 深度生成模型如何用于决策控制？伯克利Michael博士论文《度生成模型在决策和控制中的应用》全面阐述

• 面向AI大模型的智算中心网络演进白皮书，30页pdf

• 基于机器学习的战场态势评估问题研究与展望
  

• 对比学习需要哪样的数据？UCLA最新ICML2023论文《数据高效对比学习：简单样本贡献最大》，探究量化样本对SSL的贡献度

• 【2023新书】生成深度学习：教机器绘画、写作、作曲和游戏 第二版，453页pdf

• 反无人机蜂群作战指挥控制系统
  

• 基于内在动机的深度强化学习探索方法综述

• 【普林斯顿博士论文】使用强化学习的多源文本生成及其拓展，160页pdf

• 《利用强化学习对深度神经网络形成对抗性样本攻击》2023最新83页论文

• 基于演化博弈的无人机集群协同应用
  

• 大模型如何适用长尾或特定领域？微软等提出《参数知识引导的增强大型语言模型》，扩展LLM的垂直化长尾适配能力

• 阿里巴巴达摩院《从 mPLUG-Owl 浅析 类GPT4模型的技术细节》

• 【2023新书】深度学习中的可解释性，486页pdf
  

• PaLM 2大模型发布！谷歌反击ChatGPT， 92页《Google PaLM 2 技术报告》论文详细阐述！附中文版下载

• 【华盛顿大学博士论文】课程学习：从人类策略到学习动力学，304页pdf

• 万字长文《有人与无人协同作战的未来》
  

• 复旦等最新《预训练3D点云的自监督学习》综述

• ICML2023 | 轻量级视觉Transformer(ViT)的预训练实践手册

• AI 大模型市场研究报告（2023），43页pdf

• 万字长文《军事事务中的人工智能浪潮：推动因素和制约因素》
  

• 400页RL讲义课程视频放出！MIT科学家Dimitri《强化学习与最优控制》2023ASU课程结课，(附书稿&讲义&视频)

• 大模型ChatGPT如何用于知识图谱构建？《利用大型语言模型增强知识图谱构建》论文

• 【ChatGPT系列报告】ChatGPT 在投资研究工作中的应用初探，28页pdf
  

• 大模型如何端边部署？华盛顿大学Google提出《逐步蒸馏》法，以更少的训练数据和更小的模型规模超越更大的语言模型

• 【CMU博士论文】具有高计算代价边的图的并行搜索，126页pdf

• 【2023新书】网络统计分析，237页pdf
  

• 「视觉语言预训练」最新2023综述

• 重磅！国家标准《人工智能面向机器学习的系统技术要求》征求意见稿发布，17页pdf详细规定机器学习系统框架

• 【2023新书】基于人工智能的联网和自动驾驶汽车网络安全，158页pdf
  

• ChatGPT背后“推理”如何做？浙大等最新《基于语言模型提示的推理》综述，阐述大模型提示推理机制与方法体系

• 【2023新书】数据科学中的信息论，417页pdf

• 【剑桥大学博士论文】情感机器人的持续学习，270页pdf
  

• 图上持续学习怎么做？悉尼大学等最新《 持续图学习:挑战、解决方案和机会》综述，附Slides

• 【WWW2023教程】多模态推荐系统:解决稀疏性、可比性和可解释性

• ChatGPT中的RLHF技术如何用？CMU最新《自然语言生成中的人工反馈集成》综述，详述人类反馈的格式、目标、用途和建模

• 官方正式版！哈工大最新93页《ChatGPT调研报告》，系统介绍大模型技术，内测哈工大“活字”对话大模型

• 【干货书】决策优化模型，640页pdf

• 【MIT博士论文】可部署的鲁棒文本分类器，195页pdf
  

• 首篇《图神经网络文本分类》2023综述，详述二十种GNN文本分类模型

• 【MIT博士论文】解开自然的复杂性:加速生命科学的机器学习，272页pdf
  

• 数字人包含哪些生成式AI技术？上交最新「基于神经网络的生成式三维数字人研究综述：表示、渲染与学习」

• 清华大学崔鹏：可信智能决策框架及实践

• 【MIT博士论文】简单、快速、可扩展、可靠的多处理器算法，358页pdf

• 人工智能的安全性，公平性，可问责性，透明度，一致性，77页ppt
  

• 黑盒模型如何透明化？MIT博士论文《黑盒模型的可解释性和透明性技术》，207页pdf阐述可信赖机器学习路径

• 【AISTATS2023】基于上下文和混杂因素的因果效应估计，77页ppt

• 基于深度学习的水下图像目标检测综述

• 陆奇演讲《ChatGPT、AI新机遇（新范式、新时代、新机会）》，附PPT
  

• 对比学习如何深入理解? MIT-Yonglong Tian博士论文《基于多视图对比学习的通用视觉研究》，227页pdf全面剖析

• 【吴恩达新课程】ChatGPT提示工程，ChatGPT Prompt Engineering for Developers

• 【2023新书】ChatGPT+教育：在课堂上使用ChatGPT的80种方法:使用人工智能增强教与学，198页pdf

• 【ICML2023】基于自然语言指令的受控文本生成
  

• 大模型如何用好？亚马逊最新《大型语言模型(LLMs)实践: ChatGPT》综述，全面概述模型、数据、任务的实战指南

• 【DTU博士论文】结构化表示学习的泛化，271页pdf

• 【ICML2023】Transformer编码器表达能力的更严格界限
  

• 70页《自监督学习》最新简明指南，图灵奖LeCun等编著

• 【MIT博士论文】非平稳多智能体环境中的有效学习，184页pdf

• 【ICML2023】特征和标签偏移下时间序列的域适应

• 【清华大学李升波教授】2023年《强化学习与控制》课程，RL概述（强烈推荐）
  

• ChatGPT做推荐怎么样？阿里巴巴最新《ChatGPT作为通用推荐模型性能》评估，表现良好，有其局限，大有潜力

• ICML2023放榜了！1827篇论文接收，6538 投稿，接收率达27.9%，你的接收了吗？

• 《神经辐射场: 过去、现在和未来》，122页pdf

• 【牛津大学博士论文】深度学习中模型和数据的压缩，160页pdf
  

• 「拓扑深度学习」 最新2023研究综述 ，81页pdf

• 【普林斯顿博士论文】面向物理科学的可解释机器学习，242页pdf

• 【CVPR2023】高保真自由可控的说话头视频生成

• 【OpenAI-John Schulman】从人类反馈中强化学习:进展与挑战
  

• 如何走向AGI？DeepMind研究科学家Jack 牛津博士论文《迈向真正开放式强化学习》探究解答，217页pdf

• 深度强化学习及其在军事领域中的应用综述

• 【ChatGPT系列报告】AIGC行业研究框架与投资逻辑，39页pdf
  

• ChatGPT和GPT-4的逻辑推理如何？浙大等最新《ChatGPT和GPT-4逻辑推理能力全面评测》论文解答，常规优异新数据差

• 如何生成复杂逼真3D场景？CVPR2023英伟达等提出《分层潜在扩散模型》生成复杂的开放世界3D场景

• 脑机接口研究综述

• 【ChatGPT系列报告】大模型在金融行业应用，金融+AI发展路径与商业落地探索，21页ppt
  

• 【2023新书】理解深度学习，518页pdf，巴斯大学教授Simon J.D. Prince撰著

• 【慕尼黑大学博士论文】大型预训练语言模型的可比性、评估和基准测试，154页pdf
  

• 从ChatGPT看AI未来趋势和挑战 | 万字长文

• ChatGPT引领AIGC新浪潮！暨南大学等最新《人工智能生成内容AIGC》全面综述，详述AIGC的3个前沿功能和6个高级特征

• 【ChatGPT+军事】ChatGPT的34种军事应用

• 【普林斯顿博士论文】智能体和机制的学习算法，201页pdf

• 【普林斯顿博士论文】深度神经网络在监督学习、生成建模和自适应数据分析中的泛化，134页pdf

• 人工智能伦理治理标准化指南（2023 版），87页pdf

• 数字孪生及其在飞行器领域应用
  

• 扩散模型如何做推荐？【SIGIR2023】DiffRec: 扩散推荐模型

• 【CMU博士论文】分布式强化学习自动驾驶，100页pdf

• 基于深度强化学习的对手建模方法研究综述
  

• 拥抱还是革命，ChatGPT时代AI科研学者如何生存？纽约大学Julian等《AI学者的夹缝生存策略》给出15条科研生存之道建议

• 【CMU博士论文】几何深度学习:图结构对图神经网络的影响，182页pdf

• 面向任务的无人机集群自主决策技术

• 【2023新书】《ChatGPT在做什么…以及它为什么好使》，112页pdf
  

• 要全面了解ChatGPT技术近况？韩国庆熙大学等最新《ChatGPT在AIGC时代》全面综述，29页pdf详述其技术原理与应用等

• 【2023新书】医学领域的人工智能革命:GPT-4及以后，282页pdf

• 【斯坦福博士论文】智能机器人行为自适应学习，141页pdf
  

• 图表示学习还有什么研究点？北大等最新最全《深度图表示学习》综述论文，85页pdf全面详述图监督图结构等图学习技术进展

• ChatGPT大模型work三个要点是什么？谷歌JasonWei最新《大型语言模型的缩放、涌现和推理》报告，附Slides与视频

• 【ChatGPT系列报告】阿里“通义千问”大模型全面报告，25页pdf

• 图上如何建模因果性？PSU等最新《图反事实学习》综述，50页pdf全面综述图公平性、可解释性等方法

• 如何向ChatGPT问问题？这本手册《 提问的艺术—让ChatGPT给出高质量答案 》，提示工程技术全面指南，52页pdf

• 【CVPR2023】探索和利用不确定性的不完整多视角分类

• 【佐治亚理工博士论文】基于策略智能体和有限反馈的序列决策，211页pdf
  

• ChatGPT大模型如何做科学研究? CMU提出《大模型智能体系统》，高推理展现出大型语言模型的新兴自主科学研究能力

• 【斯坦福博士论文】机器人仿真与控制的组合优化，210页pdf

• 410页pdf！数字孪生城市技术应用典型实践案例汇编

• ChatGPT背后大模型如何高效训练？京东探索研究院等最新《大规模深度学习模型高效训练研究》综述，60页pdf详述五大类训练方法

• 【阿姆斯特丹博士论文】将结构融入神经模型进行语言处理，159页pdf

• 【2023新书】机器学习集成方法，354页pdf
  

• 【AI4Science】生成式AI怎么做图生成？KAIST等最新《图扩散模型》综述，详述生成式AI在分子、蛋白质和材料科学的应用

• 【阿姆斯特丹博士论文】GPU图算法性能分析与预测，227页pdf

• 【CVPR2023】基于文本驱动软掩码的多模态表示学习

• 【2023新书】解释模型分析:探索、解释和检验预测模型，327页pdf
  

• 「基于形态的具身智能研究」 最新2023研究综述

• CVPR 2023 接受论文列表发布 2360篇论文都在这了

• 【MIT博士论文】情感理解的计算框架，200页pdf

• 【2023新书】医学影像人工智能前沿，300页pdf
  

• ChatGPT大模型全栈技术讲解！霍普金斯最新《NLP：自监督模型》2023课程全面讲解预训练指令学习和RLHF等技术，附讲义

• 【牛津大学博士论文】深度学习在基于结构的药物发现中的应用，362页pdf

• 【ChatGPT系列报告】人工智能行业专题报告：多模态AI研究框架，17页ppt

• 194篇文献调研ChatGPT最新研究进展！最新《ChatGPT/GPT-4研究综述及对大型语言模型未来的展望》国内外研究者编著

• 【牛津大学博士论文】风险敏感且鲁棒的基于模型的强化学习与规划，201页pdf

• ChatGPT背后的语境学习技术是什么？霍普金斯最新NLP课程《In-context Learning》详解，63页ppt

• 【2023新书】贝叶斯优化:使用Python的理论和实践，243页pdf
  

• 多模态怎么用自监督？爱丁堡等最新《自监督多模态学习》综述，详述目标函数、数据对齐和模型架构

• ChatGPT背后的对齐用户指令技术是什么？霍普金斯最新NLP课程《自监督模型对齐用户意图》详解，54页ppt

• 【ChatGPT系列报告】ChatGPT：存算一体，算力的下一极，47页ppt
  

• ChatGPT懂常识吗？中科院等最新《ChatGPT是一个有知识但没有经验的求解器:大型语言模型常识问题的研究》论文解答

• 【2023新书】AI4Science，人工智能促进科学发现，134页pdf

• 【斯坦福博士论文】深度学习核编译为局部感知数据流，109页pdf

• 最新《强化学习导论》教程，32页pdf
  

• 预训练模型如何用在视觉任务？南洋理工最新《视觉语言模型》综述，全面概述视觉语言模型方法体系

• 重磅！斯坦福HAI《2023人工智能指数报告》出炉，386页pdf了解AI十大态势进展（附中文版报告下载）

• 【斯坦福博士论文】将深度学习机器人学习扩展到广泛的现实世界数据，176页pdf

• 从T5到GPT-4最新最全梳理，人大等《大型语言模型综述》，51页pdf详述大模型进展

• 干货书《数据融合：理论、方法和应用》289页
  

• 国防科大等最新《时空图神经网络》综述，24页pdf详述其在城市计算预测学习应用进展

• 知识图谱如何注入大模型？【斯坦福博士论文】利用结构化数据实现鲁棒和自适应的自然语言表示，141页pdf

• 清华大学AIGC（GPT-4）赋能通信行业应用白皮书（2023），133页pdf

• 【CVPR2023】面向自监督视觉表示学习的混合自编码器
  

• 「机器人感知与控制关键技术」最新2023研究综述

• 收藏！ChatGPT数据科学提示速查表，60多个数据科学任务的ChatGPT提示，78页pdf

• 【MIT博士论文】机器学习模型鲁棒性的探索、改进与验证，208页pdf
  

• ChatGPT的代码生成是怎么做的？「基于深度学习的代码生成方法」最新研究进展

• CVPR 2023 | Prophet: 用小模型启发大语言模型解决外部知识图像问答

• 【牛津大学博士论文】面向持续任务性能的表示学习，218页pdf
  

• ChatGPT如何垂直化？彭博发布《BloombergGPT-500亿参数金融大型语言模型》论文，65页pdf详述模型优异性能

• 【MIT博士论文】对对抗样本和后门攻击鲁棒的机器学习模型，110页pdf

• 【ChatGPT系列报告】GPT-4专题-构建模型理解能力，商业落地未来可期

• 【2023新书】算法与设计复杂度，196页pdf
  

• ChatGPT等AIGC如何移动边缘部署？南洋理工最新《 在移动网络中释放边云生成AI的力量:AIGC服务》综述其技术体系

• 【剑桥博士论文】利用世界表示中的多模态和结构，144页pdf

• 全面了解军事颠覆性技术《北约科学与技术趋势2023-2043：跨越物理、生物和信息领域》最新450页报告（共2卷），北约科技组织
  

• 大模型时代知识图谱如何搞？澳联大等最新《知识图谱:机遇与挑战》全面综述，详述知识图谱最新进展

• ChatGPT背后的大模型如何做推理？港中大（深圳）等最新《自然语言推理》综述详述预训练语言模型推理方法

• 【MIT博士论文】机器学习模型调试的有效工具，149页pdf

• 【CVPR2023】零样本模型诊断

• 【2023新书】程序证明，Program Proofs，642页pdf
  

• 【博士论文】深度强化学习进展:内在奖励，时间信用分配，状态表示和价值等效模型，116页pdf

• 机器人如何用大模型，《机器人大模型》Google机器人组Keerthana讲解机器人学习最新进展，附slides与视频

• 《用于联合情报、监视和侦察（ISR）的大型无人系统（海洋）》美国海军
  

• ChatGPT背后的指令学习是什么？PSU最新首篇《指令学习》技术全面综述，详述指令学习关键问题

• GPT-4中的多模态技术是什么？斯坦福CS224N课程讲解《多模态深度学习》等核心技术，附82页Slides

• ChatGPT如何影响高等教育？德国霍恩海姆大学等最新《生成式AI模型和系统：GPT-4和ChatGPT》白皮书，47页pdf

• 《自主智能体高效公平的分布式任务分配算法》美国空军2023最新技术报告
  

• 「多模态深度伪造及检测技术」最新2023研究综述

• 【阿姆斯特丹博士论文】可解释的视觉分类鲁棒性，102页pdf

• 【CVPR2023】NS3D：3D对象和关系的神经符号Grounding

• 【2023新书】可解释的深度学习AI:方法和挑战，348页pdf

• 万字长文 |《现代认知战和混合战》
  

• 「博弈智能」最新2023研究综述

• 【牛津大学博士论文】机器学习中的组合性和函数不变量，224页pdf

• 【经典】数据挖掘：概念与技术，第四版，韩家炜等大牛专著，786页pdf

• 万字长文 |《马赛克战概念的仿真实验》马赛克战赋能技术、马赛克战仿真研究
  

• GPT-4开启AGI之门？微软最新刷屏154页《通用人工智能的火花:GPT-4的早期实验》报告，探究去向AGI之路 （附中文版）

• 【阿姆斯特丹博士论文】深度学习中不确定性与压缩的概率推理，155页pdf

• 【CVPR2023】基于多标签证据学习的开放集行为识别

• 万字长文 |《联合全域指挥与控制：太空角色》

• 【2023新书】使用Spark扩展机器学习:使用MLlib、TensorFlow和PyTorch实现分布式机器学习530页pdf
  

• 未来GPT-5一统AIGC任务？韩国庆熙大学等最新《生成式人工智能AIGC》综述，56页pdf全面阐述AIGC的文本图像生成技术

• 【阿姆斯特丹博士论文】为强化学习和计算机视觉应用构建深度学习模型，216页pdf

• 万字长文 |《数据之战：将人工智能带入战场》

• 腾讯等发布《2023产业互联网安全十大趋势》报告，26页pdf

• ChatGPT认知白皮书-工业4.0俱乐部(附下载)，151页pdf
  

• 吴恩达推崇的Data-Centric AI是什么？Rice大学最新《以数据为中心的人工智能》研究综述全面阐述DCAI技术体系

• 【阿姆斯特丹博士论文】因果建模与动态系统: 反馈的新视角, 210页pdf

• 【ChatGPT系列报告】AIGC行业综述篇——开启AI新篇章，65页ppt

• 【ChatGPT系列报告】文心一言、GPT3.5及GPT-4的应用测评对比，32页pdf
  

• ChatGPT中的提示工程(Prompt)怎么做？DAIR.AI最新《提示工程指南》，全面讲述提示技术，附书册课件视频

• 【ChatGPT系列报告】ChatGPT：技术原理、演进路线和应用场景，21页pdf

• 【CVPR2023】BiFormer:基于双层路由注意力的视觉Transformer
  

• 知识在大模型中如何用？中科院软件所最新《大型语言模型知识生命周期》综述，27页pdf阐述知识获取、表示、探测、编辑与应用

• 【阿姆斯特丹博士论文】超图上的多模态深度学习，116页pdf

• 《分布式多智能体深度强化学习：竞争性博弈》最新论文

• 【ChatGPT报告】OpenAI正式推出GPT-4，性能大幅跃升，再添技术里程碑
  

• 扩散模型和标准流如何用？阿姆斯特丹Emiel博士论文《离散数据和几何数据的标准流和扩散模型》171页pdf详述标准流和扩散模型

• 推荐！万字译文 |《从军事战略到命令：利用人工智能准备和实施军事行动》2023最新报告

• 【经典书】遥感图像百科全书，957页pdf

• 遥感影像小目标检测研究进展

  
  

• 文本到图像扩散模型有何进展？KAIST最新《生成式人工智能中的文本到图像扩散模型》综述

• 推荐！全面了解美陆军AI布局 |《人工智能的战场应用》130页报告

• 【CVPR2023】带有噪声标签的孪生对比学习

  
  

• GPT-4多模态大模型发布！98页《OpenAI GPT-4 技术报告》论文详细阐述！附下载

• 【博士论文】可泛化图神经网络: 面向图应用的可泛化神经网络, 198页pdf

• 最新综述：速览Transformer长文本建模研究进展

• 《综述：军事领域知识图谱研究》北京理工大学
  

• ChatGPT引领AIGC！Lehigh最新《AI生成内容(AIGC)》全面综述，44页pdf详述GAN到ChatGPT发展历程

• 【佐治亚理工博士论文】用自然语言解释神经网络，157页pdf

• 【CVPR2023】多模态表示学习中潜在模态结构的理解和构建

• 什么是普适人工智能？200页AAAI2023最新《普适人工智能》教程详细阐述
  

• 因果机器学习最新有何进展？蚂蚁弗吉尼亚最新AAAI2023《机器学习因果推理》教程，145页ppt详述CML方法体系进展

• 【普林斯顿博士论文】解决缺陷数据来构建现实世界的计算机视觉系统，118页pdf
  

• 「联邦学习系统攻击与防御技术」最新2023研究综述

• 重磅！哈工大最新94页《ChatGPT调研报告》，详述ChatGPT技术原理与应用场景

• 【2023新书】机器和深度学习的超参数调优实用指南，327页pdf

• 用Transformer学习通用超参数优化器，DeepMind Yutian Chen博士讲授，附Slides与视频
  

• 机器学习模型如何可靠？191页最新《机器学习模型在户外的鲁棒性、评估和自适应》博士论文

• 《强化学习最新进展与神经科学应用》，DeepMind Kimberly Stachenfeld讲授，86页Slides

• 【2023新书】模式识别的流程挖掘技术，181页pdf
  

• 大模型如何决策？Google伯克利MIT等最新《基础模型决策:问题、方法和机会》论文，详述序列决策与大语言模型的技术交叉

• 【经典书】神经科学原理，第6版，1692页pdf

• 【ChatGPT系列报告】AIGC行业深度报告：ChatGPT：加速计算服务器时代到来，36页ppt

• 【ChatGPT系列报告】机械：ChatGPT如何改变机械行业？34页Slides
  

• CNN如何剪枝？A*STAR等最新《深度卷积神经网络结构化剪枝》综述，22页pdf阐述深度CNN结构化剪枝的最新进展

• 【普林斯顿博士论文】真实世界机器学习应用中的人机协作，133页pdf

• 【2023新书】正则表达式谜题和AI编码助手:解决了24个谜题，有或没有Copilot、ChatGPT等的帮助,147页pdf

• 【CVPR2023】提示、生成、然后缓存:基础模型的级联生成强大的少样本学习器

• 【ChatGPT系列报告】国内大模型概览，42页ppt
  

• 源域无数据域适应怎么做? 电子科大最新《无源域数据域适‍应》综述论文，详述基于数据和基于模型SFDA技术进展

• 医学数据标注太贵费时怎么做？Google最新《自监督学习医学影像处理》报告，附Slides与视频

• 【CMU博士论文】不同形式的不完全和间接监督的机器学习，220页pdf

• 《先进作战管理系统：美国空军部面临的需求、进展、挑战和机遇（2022）》
  

• 《不确定性决策学习》，普林斯顿Bartolomeo Stellato讲授，附Slides与视频

• 【米兰理工学院博士论文】强化学习中环境可配置性的利用，304页pdf

• 【2023新书】决策智能:用于决策的人机集成，280页pdf

• 《国防量子技术：对空天领域有何期待》2023最新报告 | 译文
  

• 最新！WSDM2023最佳论文出炉！牛津Meta等机构学者斩获

• 【华盛顿大学博士论文】课程学习:从人类的策略到学习动力学，304页pdf

• 【经典书】人工智能 : 现代方法（第 4 版），1127页pdf

• 《揭开黑盒：军事人工智能的可预测性和可理解性》40页报告

• 伯克利最新《Transformer推理全栈优化》综述，45页pdf

• 【博士论文】面向应用环境下深度学习方法的持续学习，195页pdf

• 《作战飞机：机载隐形通信》

• 军事培训 |《评估联合全域指挥和控制要求以及使用实时、虚拟和建设性能力进行培训》2023最新141页报告，美智库兰德
  

• 「基于因果建模的强化学习控制」现状展望最新综述

• 【剑桥大学博士论文】自主智能体解释，175页pdf

• 【CVPR2023】三维医学图像自监督预训练中的几何视觉相似性学习

• 【2023新书】线性规划计算，第2版, 739页pdf
  

• 图上知识蒸馏怎么做？中科院计算所等最新《基于图的知识蒸馏》综述

• 【EMORY博士论文】几何数据的可解释和交互式表示学习，187页pdf

• ChatGPT API开放了怎么用【2023新书】GPT-3:使用OpenAI API构建NLP产品的终极指南，151页pdf

• 【ChatGPT系列报告】ChatGPT：百度文心一言畅想，41页ppt
  

• 张量神经网络是什么？香港城市大学最新《张量网络与神经网络结合》综述

• ChatGPT核心技术“RLHF”如何学习？最新《基于人类反馈的强化学习:从零到chatGPT》综述，附视频与51页slides

• 【CVPR2023】基础模型驱动弱增量学习的语义分割

• 【Arizona博士论文】可解释自然语言处理及其在信息抽取中的应用，125页pdf
  

• ChatGPT鲁棒性如何？微软等WSDM2023《领域泛化》教程，阐述域泛化(DG)最新进展以及ChatGPT等大模型分布外性能

• 【剑桥大学博士论文】深度学习中的编码参数和结构效率，150页pdf

• 【2023新书】可信机器学习实战：透明和公平的AI流程，303页pdf

• 《传感器、射手链、杀伤网》
  

• 【快讯】CVPR2023结果出炉，2360篇上榜， 你的paper中了吗？

• ChatGPT到底如何work的？最新《大型语言模型》综述，51页slides

• 【柏林工业大学博士论文】可解释结构化机器学习:对相似性、图和Transformer模型的洞察，143页pdf

• 《有人-无人编队作战：基于目前与未来作战飞机》
  

• 麦考瑞大学最新知识图谱构建综述，37页内容358篇文献系统阐述大数据视野下知识图谱构建全过程方法及其最新进展

• 人工智能通用大模型（ChatGPT）的进展、风险与应对”研究报告,华东政法大学发布,55页ppt

• 《利用人工智能辅助指挥官进行复杂决策》美国海陆空军10位技术专家联合撰写
  

• ChatGPT和机器人如何结合？微软最新《ChatGPT机器人:设计原则和模型能力》论文，25页pdf

• 不可错过！港中文最新《深度学习导论》2023课程，讲述神经网络基础知识

• 用于识别任务的视觉 Transformer 综述
  

• 社交知识图谱研究综述

• 【普林斯顿大学博士论文】带约束和函数逼近的可证明强化学习，260页pdf
  

• 多模态预训练怎么做？鹏城实验室等最新《大规模多模态预训练模型》全面综述，45页pdf全面阐述其数据、网络架构等技术

• 【CMU博士论文】迈向高效自动机器学习，184页pdf

• Transformer 驱动的图像分类研究进展综述
  

• 清华最新《解耦表征学习》综述

• 【CMU博士论文】强化学习泛化性与效率研究，206页pdf

• 【干货书】博弈论导论:一种发现方法，84页pdf

• 《人工智能的军事应用：对战争的影响》
  

• ChatGPT背后的大模型技术如何炼？MSU等最新《预训练基础模型综述》，97页pdf全面阐述BERT到ChatGPT历史脉络

• 【PSL博士论文】论数据受限环境下机器学习的归纳偏差，112页pdf

• 【ChatGPT系列报告】从 ChatGPT 等生成式 AI 的算力开销及商业化潜力，26页pdf

• 美军新一代无人机：自主协作平台（ACP）|《下一个前沿领域：用于大国冲突的无人机》2022.12最新56页报告
  

• 《可解释人工智能的态势感知框架 (SAFE-AI) 和 XAI 系统的人为因素考虑》麻省理工学院17页论文

• 【剑桥大学博士论文】具有关系结构的元学习表示，221页pdf

• 【干货书】预测:原理与实践，504页pdf
  

• GML如何做药物发现？奥尔胡斯大学最新《知识增强图机器学习在药物发现中的应用》综述，37页pdf详述KaGML从精确性到可解释性

• 【伯克利博士论文】数据与标签高效表示学习，114页pdf

• 【2023新书】可解释的AI谱系，使用Python实现模型可解释性和可解释性的解决方案，272页pdf
  

• 模仿学习综述：传统与新进展

• 【CTH博士论文】基于强化学习的自动驾驶决策，149页pdf

• 【ChatGPT系列报告】ChatGPT的“背后英雄”，100页报告看懂GPU

• 最新综述 | 类别增量学习研究进展和性能评价

• 【EPFL博士论文】基于transformer的高效语音识别，162页pdf

• 《无人机战争：历史、演变与未来》2022.12最新论文

• ChatGPT背后的大模型最新有哪些？最新最全《Transformer预训练模型分类》论文，36页pdf详述大模型技术目录

• 【CMU博士论文】高效自然语言生成，203页pdf

• IDC发布《2022中国大模型发展白皮书》，39页pdf
  

• Transformer有什么新研究？AAAI2023最新《Transformer:架构、优化、应用和解释》教程，附Slides

• 【CMU博士论文】多语言视觉-语言模型研究，190页pdf

• 【ChatGPT系列报告】AIGC专题二：ChatGPT更懂人类的叙事

• 【干货书】数据分析优化，Optimization for Modern Data Analysis，117页pdf

• 几何图神经网络表达能力如何？剑桥大学Chaitanya K. Joshi讲授《几何图神经网络》，附Slides与视频

• 【佐治亚理工学院博士论文】开发鲁棒的模型、算法、数据库和工具，应用于网络安全和医疗健康，附219页pdf和80页Slides

• 【ChatGPT系列报告】ChatGPT研究框架，64页pdf
  

• 清华等最新《因果强化学习》综述，29页pdf详述因果强化学习方法与评价

• 【AAAI2023】合作多智能体学习:进展与挑战回顾，120页ppt

• 【干货书】脑机接口:使用深度学习应用，323页pdf

• ChatGPT 专题| ChatGPT报告：从ChatGPT到生成式AI：人工智能新范式，重新定义生产力,100页pdf
  

• 开课了！CMU《多模态机器学习》2023课程，附课件

• 【剑桥大学博士论文】高效神经网络的软硬件协同设计，144页pdf

• 《中美人工智能体系结构对比分析及自主无人机对未来战场的影响》哈佛大学，2022.11最新157页论文
  

• 「图神经网络:基础、前沿与应用」最新AAAI2023教程，209页ppt全面阐述GNN最新进展

• 【剑桥大学博士论文】图神经网络的实用处理与加速，190页pdf

• ChatGPT研究框架（2023），72页ppt详解现象级ChatGPT发展历程、原理、技术架构详解和产业未来，

• 【硬核书】统计建模与计算，145页pdf
  

• 什么是类增量学习？南京大学最新《深度类增量学习》综述论文，30页pdf涵盖249篇文献

• 【AAAI2023教程】大规模深度学习优化技术，109页ppt，伯克利James Demmel教授等讲授

• 【剑桥大学博士论文】模型鲁棒性的因果视角:健康和传感器数据案例研究，125页pdf

• AIGC行业深度报告：ChatGPT：重新定义搜索“入口”
  

• AAAI2023开会了！UIUC等《知识驱动视觉语言预训练》教程，200+Slides全面阐述多模态知识预训练技术

• 【普林斯顿博士论文】深度学习安全性，275页pdf
  

• 知识推理如何做？GMU最新《知识增强的神经机器推理》综述，详述线性与隐形知识推理技术方法

• 【普林斯顿博士论文】构建高效深度神经网络，195页pdf

• 深度学习在雷达目标检测中的应用综述

• 【2023新书】用Python和JavaScript实现数据可视化:抓取、清理、探索和转换数据，569页pdf

• 推荐！《无人战场系统》（译文）【通信、有人无人编队、蜂群、先天自主、战场、雷达、隐身等】2022最新论文，印度国防研究开发组织
  

• 强化学习如何因果化？看最新《因果强化学习》综述论文，39页pdf

• 【剑桥大学博士论文】模型不确定性下的统计假设检验，198页pdf

• 【2023新书】高级机器学习算法复杂金融应用，516页pdf
  

• 机器学习模型如何安全？西交最新《面向机器学习模型安全的测试与修复》综述

• 【剑桥大学博士论文】贝叶斯机器学习进展:从不确定性到决策，272页pdf

• 【2023新书】边缘人工智能:用嵌入式机器学习解决现实问题，831页pdf

• 《5G 技术现状及其在美国防部和军方的应用》2022最新30页报告，美国网络安全和信息系统信息分析中心（CSIAC）
  

• 多模态学习有哪些架构？MBZUAI最新《多模态表示学习》综述，29页详述多模态表示学习的演化、预训练及其应用综述

• 【剑桥大学博士论文】面向计算机视觉的神经世界模型，211页pdf

• 【2023新书】Julia数据分析，474页pdf

• 【中文版】《多域作战环境下的军事决策过程》美国陆军报告
  

• Transformer如何训得更快更好？莫纳什大学最新《Transformer高效训练》综述，详述训练Transformer技术

• 【普林斯顿博士论文】深度学习中的模型和数据效率，177页pdf

• Renevo Capital：自动驾驶行业深度报告（附58页报告）

• 【2023新书】整理财务: R语言, 268页pdf
  

• GNN如何建模时空信息？伦敦玛丽女王大学《时空图神经网络》综述，简明阐述时空图神经网络方法

• 数字孪生互联网是什么？西安交大等最新《数字孪生技术》综述论文，21页pdf全面阐述数字孪生体系结构、赋能技术、安全与隐私与展望

• 重磅！腾讯发布 《AIGC 发展趋势报告》：迎接人工智能的下一个时代｜附68页报告下载

• 【普林斯顿博士论文】动力系统的安全强化学习与约束学习，245页pdf

• 【综述】《人工智能驱动的空中力量人机编队：空军未来的挑战和机遇》（译文）2022.11最新论文，（空军）DIACC精选论文
  

• 【普林斯顿博士论文】神经符号机器学习推理，133页pdf

• 【经典书】图论第二版，654页pdf

• 深度生成模型如何因果化? 新南威尔士大学等《因果深度生成模型》综述，详述GAN、VAE和扩散模型的因果化

• 《人工智能和战术自主性的最新进展：现状、挑战和展望》万字译文：首篇论述军事战术自主性当前趋势、战略、挑战、战术复杂性和未来研究

• 【普林斯顿博士论文】克服深度强化学习中的采样和探索挑战，135页pdf
  

• 边缘智能如何用于车联网？车联网边缘智能综述：概念、架构、问题、实施和展望

• 【普林斯顿博士论文】基于深度模型的高效强化学习，186页pdf

• 2022中国智慧数字病理行业发展白皮书（附报告），56页pdf，上海市数字医学创新中心发布

• 【干货书】线性代数概论：计算、应用和理论，435页pdf
  

• 自监督为何有效？243页普林斯顿博士论文《理解自监督表示学习》，全面阐述对比学习、语言模型和自我预测三类方法

• 【2023新书】使用Python进行统计和数据可视化，554页pdf

• 【2023博士论文】《博弈论和强化学习》北卡州立大学
  

• 遥感图像云检测方法综述

• 【普林斯顿博士论文】深度学习理论与实践的桥接:优化与泛化，540页pdf

• 重磅！全面讲解英美北约军事AI《探索人工智能在军事环境中的安全影响》359页博士论文，2022年，伦敦大学皇家霍洛威学院
  

• 不可错过！斯坦福最新《Transformer前沿》课程，从Transformer基础到语言模型再到语境学习

• 中科院计算所和美团最新IEEE TPAMI 2023《大规模食品图像识别》

• 【匹兹堡大学博士论文】数据限制下的因果推理，147页pdf
  

• 牛津斯坦福等最新《元强化学习》综述，53页pdf全面阐述元强化学习方法与应用

• 终身学习如何构建？NeurIPS2022《终身学习机》教程，70页ppt

• 推荐！《无人机定向能武器（DEW）：大规模杀伤性和破坏性微型武器 (WMDD) 的新威胁》2022最新700页书籍

• 【2023新书】面向国防和国家安全的物联网，516页pdf
  

• 伯克利新课-《全栈深度学习2022》课程视频及ppt全部开放！全面讲解DL基础到大模型

• 如何进AI大厂？401页《深度学习面试指南》最新版，讲述实战中DL问题与解决答案，
  

• GNN 如何遗忘学习？哈佛ICLR2023《图神经网络的通用遗忘学习策略》

• 【干货书】生成式对抗学习:架构与应用，362页pdf
  

• 无人机视角下的目标检测研究进展

• 【2023新书】基于R的机器和深度学习超参数调优实用指南
  

• 东南大学等最新《自监督学习》最新进展，26页pdf356篇文献阐述自监督学习算法、理论

• 应用

• 【密歇根大学博士论文】复杂时空过程的可解释可扩展图模型，241页pdf
  

• 麦考瑞大学最新《图学习》综述，30页pdf274篇文献全面阐述图机器学习进展

• 小样本学习报告：类人智能算法的初级形态，加速垂直场景下的AI普惠化

• 【2023新书】人工智能基础数学:高效和成功人工智能系统的下一级数学，701页pdf
  

• 多智能体博弈、学习与控制

• 如何用好机器学习损失函数？最新《机器学习损失函数》综述，详述其33个损失函数与分类法

• 斯坦福最新《强化学习》2023课程，Emma Brunskill主讲，附PPT下载

• 【干货书】机器学习时代的艺术，Art in the Age of Machine Learning，214页pdf
  

• 「因果机器学习」前沿进展最新综述

• 【牛津大学博士论文】深度生成模型的鲁棒性、结构性和层次性，241页pdf

• 《工业智能白皮书》（2022）正式发布，52页pdf
  

• 272页《多模态深度学习》最新最全综述书，全面阐述多模态深度学习技术进展

• 【多伦多大学博士论文】基于有限标记数据的开放环境机器学习，152页pdf
  

• MIT科学家Dimitri P. Bertsekas最新《强化学习与最优控制》2023ASU课程，(附书稿PDF&讲义)

• 【UIUC博士论文】高效多智能体深度强化学习，130页pdf

• 【2023新书】现代深度学习表格数据处理:常见建模问题的新方法，870页
  

• 斯坦福CS224W《图机器学习》2023课程开始了！Jure Leskovec大牛主讲，附课程PPT下载

• CMU赵鼎教授：可信赖人工智能的安全性与泛化性

• 推荐如何用因果推理？Rutgers大学最新《推荐中的因果推理: 基础、方法与应用》综述，全面阐述推荐因果推理方法体系

• 240页pdf！2023中国AIot产业全景图谱报告（附PDF下载）

• 【牛津大学博士论文】控制微分方程在流数据中的机器学习应用，166页pdf
  

• 《美国多域陆军的未来》【译文】2022.12最新报告

• 【AI+军事】《数字孪生国防白皮书（2022）》，72页pdf

• 重磅！《数字孪生城市白皮书（2022年）》发布，54页pdf
  

• 又来了！麻省理工2023深度学习导论课程MIT6.S191, 10大前沿主题：序列建模、不确定性、鲁棒性、生成AI，不得不看

• 《达摩院2023十大科技趋势》报告，19页pdf
  

• Transformer如何用到强化学习中? 清华等最新《Transformer强化学习》综述论文详述进展

• 图学习如何用结构和文本？密歇根大学博士论文《用文本增强结构改进图学习》，185页pdf

• 【干货书】面向医疗健康的数字孪生:设计、挑战和解决方案，380页pdf
  

• 图机器学习如何可信？密歇根大学博士论文《基于图数据的可信赖机器学习》185页pdf

• 重磅!《量子信息技术发展与应用研究报告（2022年）》发布，71页pdf

• 【简明书】基于模型的强化学习综述，43页pdf
  

• 面向工业监控典型监督任务的深度迁移学习方法：现状、挑战与展望

• 【牛津大学博士论文】随机过程非线性鲁棒独立分量分析，245页pdf

• 北邮最新《深度学习人体解析》综述，19页pdf181篇文献详述近10年DLHP技术进展

• 重磅！《数据要素白皮书（2022年）》发布，52页pdf

• 推荐！《新武器，新选择：多域作战中的电子攻击》美国陆军55页报告
  

• 领域自适应在实际中如何用? UNC最新《无源无监督领域自适应SFUDA》综述论文，详述白盒SFUDA和黑盒SFUDA技术进展

• 推荐！《信息环境中的作战行动：实现决策优势》美国陆军62页报告
  

• 「知识图谱嵌入技术」最新研究综述

• 重磅！《大数据白皮书（2022年）》发布，56页pdf

• 【爱丁堡大学博士论文】图聚类结构的学习，164页pdf
  

• 因果如何用于推荐？弗吉尼亚大学最新《推荐系统中的因果推理:偏差缓解、解释和泛化策略》综述

• 【CMU博士论文】解决现代强化学习中的挑战: 长规划时界，大状态空间，175页pdf
  

• 现在大火的“In-context Learning”是什么？北大等最新《语境学习ICL》综述论文，详述ICL进展、挑战和方向

• 如何搞好AI研究？哈佛大学Pranav教授《AI研究经验》课程，实战做AI模型写论文

• 【CMU博士论文】机器学习的基础: 民有，民享, 300页pdf阐述算法博弈论

• 《信息技术工业大数据术语》国家标准发布
  

• 电子科大最新《VQA与视觉推理》综述，详述最新数据集、方法与挑战综述

• 重磅！《隐私计算白皮书（2022年）》正式发布，65页pdf

• 《信息技术计算机视觉术语》国家标准发布，48页pdf

• 人工智能技术在军事及后勤领域的应用研究∗
  

• 知识如何用在预训练？北邮等最新《知识增强的预训练语言模型》综述，详述KEPLMs的方法与评估

• 【简明书册】从数据到交易:量化交易的机器学习方法，72页pdf
  

• 面向关系型数据与知识图谱的数据集成技术综述

• 重磅！《区块链白皮书（2022年）》发布，38页pdf
  

• Mix数据增强怎么做？香港城市大学最新《混合数据增强》综述，全面阐述MixDA方法、应用与可解释性

• 《人工智能支持的军事决策过程》（含案例分析）美国陆军2022.12最新报告

• 重磅! 中科院发布《2022研究前沿》报告，140页pdf阐述11大领域110个热点和55个新兴前沿

• 无人机系统自主安全: 定义、建模与分级

• 【悉尼大学博士论文】基于图神经网络的几何信号处理，187页pdf

• 预训练如何用于代码？EPFL等最新《面向神经代码智能的预训练语言模型综述》全面阐述最新技术进展

• 【悉尼大学博士论文】深度3D信息预测与理解，184页pdf
  

• 图上如何做数据增强？浙江工业大学最新《图数据增强》综述全面阐述特征、节点、边、子图、图和标签图数据增强方法

• 【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用，188页ppt

• 《量子互联网：美国防部如何准备》美国陆军2022最新报告【完整译文】

• 「深度学习数学推理」最新研究综述

• 【东京大学博士论文】基于收敛强化学习的多自由度连续量子系统控制，100页pdf

• 「大型语言模型推理」综述

• 【ICDM2022教程】多目标优化与推荐，173页ppt

• 【MIT博士论文】多模态模型学习语言，138页pdf
  

• 「深度对比学习」最新研究综述

• 【MIT博士论文】多模态模型学习语言，138页pdf

• 【2022新书】云数据湖:构建鲁棒的云数据架构指南，430页pdf
  

• Transformer如何做扩散模型？伯克利最新《transformer可扩展扩散模型》论文

• 神经网络如何推理算法？Petar等LoG 2022 《神经算法推理》教程，系统性讲解神经网络与经典算法结合

• 【DTU博士论文】面向自然语言处理的深度潜变量模型，232页pdf
  

• 如何全面掌握图机器学习？西南财大最新《图学习》全面综述，涵盖 27页pdf448篇文献阐述图学习方法、应用与未来方向

• 【伯克利博士论文】网络优化算法及其在分子生物学中的应用，236页pdf

• 【干货书】基于模型的强化学习:使用python工具箱从数据到连续动作，275页pdf
  

• 语音中如何处理隐私性安全性？南加大《以语音为中心的可信机器学习:隐私、安全和公平》综述全面阐述

• 自动语音识别:简介、当前趋势和有待解决的问题，97页slides

• 「逆向强化学习」最新研究综述

• 【干货书】统计学习理论几何视角，162页pdf

• 【博士论文】面向大规模部署的室内定位关键技术研究
  

• 台大李宏毅老师最新AACL2022教程《预训练语言模型》教程，261页ppt讲述预训练模型为什么Work与怎么用? 附视频

• 【新书】机器学习凸优化，379页pdf，Convex Optimization for Machine Learning

• 【博士论文】自然场景中不规则文字的检测和识别研究

• 《作战层面的人工智能》美国海军学院32页报告

• 《黑暗中的决策：在不熟悉的情况下做出决策的框架》美海军2022最新108页论文
  

• 「可解释知识图谱推理」最新方法综述

• 《一种新的战争方式：人机协作蜂群》译文，意大利空军2022最新17页报告

• 【博士论文】开放域文本的结构化知识获取
  

• NLP中如何处理因果性？EMNLP2022最新《自然语言处理因果关系导论》教程，180页ppt全面讲解因果发现和因果效应估计

• 【牛津大学博士论文】量子自然语言处理范畴论，270页pdf

• 推荐！最新发布《联合武装作战和无人机系统：战略竞争新时代》美智库2022最新67页报告，美战略与国际研究中心

• 图学习如何检测异常？澳大利亚联邦大学最新《图学习异常分析:算法、应用与挑战》综述，阐述GCN/GAT/GAE等方法

• 斯坦福尤佳轩图深度学习博士论文-《用图赋能深度学习》，205页pdf

• 《人工智能：击败低当量战场核武器的手段》美国陆军最新56页技术报告

• 时序多模态知识图谱如何推理？国防科大最新《知识图谱推理:静态、时序和多模态》综述论文，全面阐述知识图谱推理技术进展

• 《美国人工智能政策：建立第六代军事和致命自主武器系统》48页报告

• 【CMU博士论文】无人工监督的视觉表示与识别，126页pdf

• 【干货书】分布式机器学习的优化算法，137页pdf

• 丹麦奥胡斯大学等最新《高效高分辨率深度学习》综述，全面阐述高效高分辨率深度学习方法

• 【南洋理工博士论文】从知识增强到多任务:面向类人对话系统，109页pdf

• 【硬核书】推荐系统引擎，306页pdf

• 《将机器学习应用于共同作战图像（COP）与共同战术图像（CTP）数据过滤》美海军2022最新176页报告

• 自监督学习在CV进展？何恺明等最新ECCV2022教程《自监督表示学习计算机视觉研究》，全面讲述自监督视觉学习进展

• 佐治亚理工学院最新《图神经网络社会推荐系统》2022综述

• 「面向知识库问答的问句语义解析」研究综述

• 【博士论文】深度卷积神经网络架构设计及优化问题研究

• 自然语言处理顶会EMNLP2022奖项公布，康奈尔等学者获最佳长论文奖

• 【伯克利博士论文】可信赖机器学习，227页pdf

• 中国的人工智能生态系统报告，68页pdf

• 《用持久性增强环境支持作战任务规划》美海军2022最新190页论文
  

• 重磅！106页《情感计算白皮书》发布！之江实验室、德勤中国等机构联合编写

• 深度学习如何用于压缩？UCI&谷歌这本《神经数据压缩导论》新书阐述最新进展，91页pdf

• 【AI+兵棋推演】《多智能体层次结构扩展强化学习》2022最新110页论文，美海军研究生院

• 【博士论文】深度学习的对抗攻击与鲁棒性测评

• 「强化学习在无人车领域」的应用与展望
  

• 124页《深度学习数学原理》图宾根大学教程，简述深度学习线性代数和概率论，附视频

• 【CMU博士论文】非结构化环境中的多模态导航学习，177页pdf

• 基于神经网络的偏微分方程求解方法研究综述

• 【CMU博士论文】神经架构搜索的搜索算法和搜索空间，141页pdf

• 【硬核书】博弈论，592页pdf

• 信通院：《2022全球数字经济白皮书》，41页pdf
  

• 【AI4Science】「机器学习科学发现」方法研究最新2022综述

• 《跨域/跨任务资源分配和重新规划》美海军2022最新79页论文

• 重磅！117页《数据要素流通标准化白皮书（2022版）》发布

• NeurIPS 2022最新「神经符号编程」教程报告，120+页PPT阐述神经符号编程最新进展

• 字节跳动李航：人工智能需要新的范式和理论

• 面向序列数据分析的深度学习模型

• NeurIPS 2022最新「贝叶斯优化」教程报告，230+页PPT阐述BO最新进展

• 重磅！《人工智能与药物发现》白皮书发布，中国人工智能学会，158页pdf

• 深度学习如何集成领域知识？IBM研究等《知识增强深度学习》综述，全面阐述科学与经验知识增强的深度学习

• 【伯克利博士论文】生成片上系统的物理感知设计，153页pdf

• 重磅！腾讯数字孪生云白皮书，55页pdf

• 【蜂群无人机控制关键技术】《基于深度学习进行无线电信号和协议分类以自动发现波形漏洞》2022最新102页报告，美国空军研究实验室

• 中科院自动化所最新《分布式深度强化学习DDRL》综述，14页pdf阐述DDRL与多玩家多智能体学习工具箱

• 【AMIA优秀博士论文】面向计算机辅助诊断的标注高效深度学习，附213页pdf和72页ppt

• 【2022新书】数字孪生技术:基础与应用,273页pdf

• 重磅！腾讯发布《数字人产业发展趋势报告（2023）》｜102页报告全文附下载

• 联邦学习如何处理异质性？港科大最新《异质联邦学习》综述，46页pdf全面阐述异质联邦学习的数据空间、统计、系统和模型异质性

• 【港科大博士论文】神经架构设计:搜索方法和领域知识，147页pdf

• 《海军兵棋推演战斗管理辅助工具中的博弈论和规范分析》2022最新84页论文，美海军

• NeurIPS 2022开会了！大模型如何可靠？IBM等学者最新《基础模型的基础鲁棒性》教程，附56页ppt

• 【斯坦福博士论文】生成模型中深度概率推理的扩展与应用，262页pdf

• U-Net如何用在医学图像分割？德国亚琛工大等最新《医学图像分割》综述，详述六大类100多个算法

• 【苏黎世联邦理工博士论文】深度强化学习的体系结构，186页pdf

• 「基于课程学习的深度强化学习」研究综述

• 「自适应脑机接口研究」综述

• 重磅！《脑机接口总体愿景与关键技术研究报告（2022年）》，55页pdf

• 博弈论视角下的多智能体强化学习综述,129页pdf与76页Slides

• 【干货书】机器学习导论第四版，903页pdf

• 图上聚类怎么做？国防科大等最新《深度图聚类》综述，13页pdf阐述深度图聚类分类、挑战与应用综述

• 《因果性与机器学习综述》2022最新40页报告，美国陆军研究实验室

• 数字孪生电网的特性、架构及应用综述

• 推荐！【DARPA终身学习机器（L2M）】《自主系统中用于感知和行动的终身学习》美空军、宾大2022最新234页技术报告

• 《多智能体交互的深度强化学习》爱丁堡大学10余为作者2022最新论文

• 机器学习可解释如何客观评估？CMU-Yeh博士论文《可解释机器学习的客观标准》，148页pdf

• 深度学习可解释进展到哪了？CIKM2022教程《深度学习可解释：数据视角》，194页ppt

• 【2022新书】高效Go语言，数据驱动的性能优化，776页pdf
  

• 什么是智能计算？之江实验室等90页pdf《智能计算：进展、挑战与未来》全面阐述智能计算理论基础，智能和计算的技术融合，重要的应用

• 【CMU博士论文】强化学习可解释：统一状态和策略级解释，132页pdf

• 【2022新书】深度学习基因组学:生命科学和生物技术中基因组学应用的数据驱动方法，270页pdf

• 南京大学等最新《深度人脸恢复》综述论文，21页pdf全面阐述深度学习人脸恢复去噪、超分辨率、去模糊、去除伪影方法

• 【MIT博士论文】机器学习中的稀疏性:理论与应用，122页pdf

• 【美海军·系统顶点项目报告】《用于防空和导弹防御的自动作战管理辅助工具（AI）的安全风险评估》162页PDF

• 「图异常检测在金融反欺诈中的应用」研究进展

• 【宾夕法尼亚博士论文】大规模图机器学习，179页pdf

• 【2022新书】面向工程师的应用机器学习和人工智能:解决无法用算法解决的业务问题
  

• 扩撒模型如何用在医学上？最新《扩散模型医学图像分析》综述，25页pdf全面阐述医学图像扩散模型方法体系

• 【英伟达Arash Vahdat】去噪扩散模型:生成学习，附Slides与视频

• 推荐！《军事人员的神经增强：概念和方法上的承诺与挑战》美加等11个国防研究机构联合发表，涵盖222篇文献的最新32页综述论文

• 「知识增强预训练语言模型」最新研究综述

• 【700页书稿】《决策算法》2022年MIT

• 【斯坦福大学博士论文】深度学习医学图像解译，205页pdf

• 什么是物理信息机器学习(PIML)？清华最新《基于物理信息的机器学习:问题、方法和应用》综述，42页pdf全面阐述PIML进展

• 强化学习如何可解释？浙大最新《可解释强化学习》综述，37页pdf1阐述XRL概念、算法、挑战

• 推荐！《不确定性下的作战决策：推理、序贯和对抗性方法》美国空军293页博士论文，含代码

• 256页ppt! 清华大学最新《元宇宙发展研究报告3.0版》

• GNN如何分布式？中科院计算所最新《图神经网络分布式训练》综述，阐述分布式GNN训练技术

• 【华盛顿大学博士论文】因果模型的似然分析，190页pdf

• 推荐！《用于兵棋推演和建模的人工智能》兰德、耶鲁大学2022最新16页论文

• 深度学习如何解决数学方程？四川大学最新《深度神经网络偏微分方程》综述，19页pdf阐述如何用DNN有效地解决PDE

• 《军事行动自动化》【译文】2022最新报告

• 【经典书】Python 技术手册: A Desktop Quick Reference 4th Edition, 877页pdf

• 「基于通信的多智能体强化学习」 进展综述

• 【牛津大学博士论文】识别和开发可靠的深度学习结构，262页pdf

• 【2022新书】机器学习在金融时间序列分析与预测中的应用，385页pdf

• 莫纳什大学最新「深度学习时间序列异常检测」综述

• 《打开黑盒：深度学习理论》最新报告，普林斯顿Sanjeev Arora教授，附ppt

• 神经网络如何安全可靠？牛津大学博士论文《贝叶斯神经网络的对抗鲁棒性》，206页pdf

• 【2022干货书】动手学差分隐私，106页pdf

• 强化学习如何预训练？上交大腾讯最新《深度强化学习预训练》综述，41页pdf阐述DRL预训练在线离线方法

• 【牛津大学博士论文】深度学习中的结构与不确定性，205页pdf

• 【2022 新版书籍】第2版《可解释的机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》，330页pdf

• 如何从数学角度理解知识图谱嵌入？中山大学等最新《知识图谱嵌入:表征空间视角》研究综述，32页pdf阐述代数、几何、分析下的KGE
  

• 图对抗学习有何进展？Lehigh大学最新TKDE2022《图数据对抗攻击与防御》最新综述，阐述100篇图对抗学习工作

• 【MIT-Stefanie Jegelka】图神经网络理论:表示与学习，48页ppt，附视频与Slides

• 【NeurIPS2022】解决持续学习问题的理论研究

• 「中文电子病历命名实体识别」的研究与进展

• 【2022新书】强化学习基础及其在金融中的应用，522页pdf

• 「深度学习视频分析系统」最新2022研究进展综述

• 【博士论文】图表示学习，图上的深度生成模型，组等变分子神经网络和多分辨率机器学习

• 【经典书】计算机视觉中的结构化学习与预测，178页pdf

• 【2022新书】机器学习中的统计建模:概念和应用，398页pdf

• 「面向复杂场景的行人重识别」最新2022研究进展综述

• 大规模GNN如何学习？北邮最新《分布式图神经网络训练》综述，35页pdf阐述分布式GNN训练算法和系统

• 【牛津大学博士论文】深度多智能体强化学习中的协调与沟通，223页pdf

• 【2022新书】Transformer自然语言处理简介：用Hugging Face库和模型来解决问题，169页pdf

• 好的知识蒸馏架构是什么样的？蒙特利尔麦吉尔大学最新《知识学习的师生架构》综述论文，12页pdf详述知识蒸馏师生体系结构体系

• 港科大浙大最新《深度生成模型三维表示》综述，20页pdf全面阐述3D生成进展

• 不可错过！MIT韩松博士《TinyML与高效深度学习》2022课程，附Slides

• 【2022新书】使用Python掌握金融模式识别、查找和回测烛台模式，398页pdf

• 【牛津大学博士论文】面向有效、高效、公平的隐私保护机器学习

• 【Manning新书】隐私保护的机器学习，323页pdf

• 《用于网络防御的深度机器学习》【概念解读、事件简史、深度学习、面临挑战、军事应用】20余位作者2022最新126页技术报告

• 【牛津大学博士论文】面向有效、高效、公平的隐私保护机器学习

• 【2022新书】流畅C语言：原理，实践与模式，427页pdf

• 伦敦大学学院最新《三维图像合成技术》综述，26页pdf阐述3D图像合成技术进展

• 美国工程院院士MIT教授Dimitri最新视频《AlphaZero最优模型预测与自适应控制》，(附书稿238页PDF&讲义)

• LLNL国家实验室《计算高效深度学习:算法趋势和机遇》，52页pdf

• 【牛津大学博士论文】控制微分方程在流数据中的机器学习应用，166页pdf

• ECCV 2022全奖项公布，两位华人学者摘得最佳论文奖，本科来自清华、浙大

• 如何确保强化学习可靠？苏黎世联邦理工Turchetta, Matteo博士论文《 强化学习中的安全性和鲁棒性》，218页pdf

• 【牛津大学博士论文】解释黑盒算法:认识论挑战和机器学习解决方案，247页pdf
  

• 图学习如何可解释？首篇《图反事实解释:定义、方法、评价》综述，46页pdf165篇文献全面概述图反事实解释进展

• 【简明书】视频摘要概述，55页pdf

• 【加州理工学院博士论文】神经元网络的优化与泛化，98页pdf

• 【NeurIPS2022】扩散视觉反事实解释

• 64页|电力行业数字孪生技术应用白皮书（2022）

• 「图神经网络复杂图挖掘」 的研究进展

• 推荐！【系统工程顶点报告】《美国海军部用于人工智能 / 机器学习的数据管理》美国海军研究生院136页报告

• 【牛津大学博士论文】鲁棒神经网络:评估与构建

• 【2022新书】深度学习R语言实战，第二版，568页pdf

• 深度学习如何用在边缘设备上？苏黎世联邦理工Zhongnan博士论文《在边缘设备上使用深度学习》，182页pdf

• 【干货书】因果推理基础：R语言，249页pdf

• 推荐！《自主武器与稳定性》【博士论文】377页伦敦大学国王学院

• 推荐！《用机器学习发掘反综合防空系统（IADS）的蜂群自主行为》【博士论文】2022最新325页论文

• 如何提升深度学习可靠性？DeepMind研究科学家Stutz博士论文《理解改进深度学习中的鲁棒性和不确定性估计》，291页pdf

• 《基于几何深度学习的药物研发》唐建教授报告，附视频与Slides

• 「高效视觉扩散模型」 最新研究综述

• 【伯克利博士论文】硬件感知的高效深度学习，154页pdf

• 【500页俄军高科技2022年】《俄罗斯通往高科技战场之路》火力综合体；C4ISR；高精度打击；电子、网络和信息战；AI和机器人

• 【NeurIPS2022】基于结构聚类的自监督异构图预训练

• 不可错过！普林斯顿陈丹琦最新《大语言模型理解》2022课程！全面讲述BERT、GPT、T5等大模型，附Slides

• 2188页干货书！数学基础：面向计算机科学与机器学习的线性代数、拓扑、微积分和最优化

• 基于资源管理视角的无人机边缘计算研究综述

• 【牛津大学博士论文】持续学习的高效机器学习，213页pdf

• 多模态预训练到哪了？微软最新《视觉语言预训练:基础、最新进展和未来趋势》，102页阐述VLP进展

• 【2022新书】Python编程绝对初学者指南，一步一步的指南，有示例和实验练习，200页pdf

• 【牛津大学博士论文】基于资源约束平台的高性能深度学习，173页pdf
  

• 东南大学最新《超限多标签学习XML》研究综述，18页pdf涵盖167篇文献阐述XML方法体系

• 【254页博士论文】《动态多目标环境中基于深度强化学习的智能决策方案》

• 【牛津大学博士论文】具有背景知识的深度神经开放信息提取，137页pdf

• 推荐！《人工智能在武器系统中的应用》美智库(DSIAC)2022最新92页报告

• 电子科大最新《深度聚类》全面综述，20页pdf涵盖260篇文献全面阐述深度聚类方法

• 【牛津大学博士论文】多模态概率推理的机器学习预测与协调，173页pdf

• 面向图像分类的对抗鲁棒性评估综述

• 推荐！《军事元宇宙作战概念（CONOPS）》【完整译文】2022最新13页技术报告，北约科学和技术组织（STO）

  
  

专知，专业可信的人工智能知识分发，让认知协作更快更好！欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai，获取100000+AI主题干货知识资料！

欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群，获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询！

欢迎扫一扫关注专知视频号，第一时间看人工智能最新精彩视频！

点击“阅读原文”，了解使用专知，查看获取100000+AI主题知识资源