Assessment Feedback 相关的热门 GitHub AI项目仓库

60多个深度学习论文的实现/教程，并附带旁注；涵盖Transformer（原始版、XL、Switch、Feedback、ViT等）、优化器（Adam、AdaBelief、Sophia等）、GAN（CycleGAN、StyleGAN2等）、强化学习（PPO、DQN）、Capsule网络、知识蒸馏等。

这个资源库主要由Omar Santos (@santosomar)维护，包含数千个与道德黑客、漏洞赏金、数字取证与事件响应 (DFIR)、人工智能安全、漏洞研究、漏洞利用开发、逆向工程等相关的资源。

在PaLM架构之上实现基于人类反馈的强化学习（RLHF）。简单来说，就是基于PaLM的ChatGPT。

大型语言模型漏洞扫描器

持续更新的强化学习与人类反馈资源精选列表

自动驾驶车辆常用的运动规划算法（路径规划 + 路径跟踪）

使用卷积神经网络预测图像的美学和技术质量。

一个用于评估和改进机器学习模型公平性的Python包。

推荐、广告和搜索领域经典与前沿论文集锦

在三种不同场景下，使用PyTorch实现各种持续学习方法（XdG、EWC、SI、LwF、FROMP、DGR、BI-R、ER、A-GEM、iCaRL、生成式分类器）。

这篇调查论文“大型语言模型的评估综述”的官方GitHub页面。

图像到图像任务的度量和指标。PyTorch框架。

安全强化学习中的价值对齐：基于安全强化学习和人类反馈的约束方法

Quark Agent：你的AI赋能安卓APK分析助手

CVPR 2025/2024/2021/2020 低层视觉论文和代码合集

一份关于图像质量评估（IQA）的全面论文集

本仓库收集了关于“大型语言模型知识蒸馏综述”的论文。我们将知识蒸馏分解为知识提取和蒸馏算法，并探讨了大型语言模型的技能和垂直领域蒸馏。

FaceXlib的目标是基于当前最新的开源方法，提供一系列现成可用的面部相关功能。

一个用于强化学习与人类反馈（RLHF）及其替代方法的模拟框架。无需收集人类数据即可开发您的 RLHF 方法。

隐私计量器：一个开源库，用于审计统计和机器学习算法中的数据隐私。