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

• 【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

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• 【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）
  

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• 【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
  

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• 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

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• 【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

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• 【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

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• 【大模型对齐】利用对齐使大型语言模型更好地推理
  

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• 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

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• 《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

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• 《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

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• 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
  

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• 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

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• 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

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• 【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

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• 【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

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• 【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

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• 《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

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• 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

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• 【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

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• 【CMU博士论文】高效自然语言生成，203页pdf

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

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• 【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

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• 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)

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• 【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

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• 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

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• 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

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