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- Few-shot Learning小样本学习
- 强化学习
- 仿真环境
- OpenAI: Gym
- OpenAI: Mujoco
- OpenDILab: GoBigger多智能体仿真平台
- Unity3D: ml-agents 简言之：行为树是适合解决复杂AI的解决方案。 对于Unity用户，Unity商店现在已经有一个比较完善的行为树设计(Behavior Designer)插件可供购买使用。
- Sim2Real从仿真器到现实环境的迁移
- MCTS蒙特卡洛树搜索
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- 多智能体强化学习
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- 决策大模型
- Offline RL离线强化学习
- MMRL多模态强化学习
- LLM+RL
- DiffusionModel+RL
- 业界应用
- DeepMind
- AlphaGo
- AlphaGo-Zero: Mastering the Game of Go without Human Knowledge Nature2017
- AlphaStar: Grandmaster level in StarCraft II using multi-agent reinforcement learning Nature2019
- AlphaZero
- MuZero
- AlphaFold
- AlphaCode
- AlphaTensor: Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning Nature2022
- Agent57 2020
- DeepNash
- OpenAI
- Emergence of grounded compositional language in multi agent populations 2017 在模拟游戏环境里从无到有进化出一种语言 OpenAI在2017年先完成了具身智能演化出语言的原理模型之后才立项GPT，Emergence of grounded compositional language in multi agent populations.现在多模态模型的关键要素在文章里都有了，而之前OpenAI还在打游戏。而且这还只是对外公开的部分，谁知道内部发生了啥，马斯克骂骂咧咧的退出了。
- OpenAI Five: Dota 2 with Large Scale Deep Reinforcement Learning 2019
- 玩魔方
- 腾讯
- InspirAI启元世界
- DeepMind
- Anaconda
- 模型训练云服务器平台
- 本地IDE远程连接服务器
- TensorFlow
- PyTorch
- 强化学习训练框架
- 强化学习开源框架整理
- 清华：天授
- 百度：PARL 用PaddlePaddle实现了所有算法，用Pytorch实现了部分算法
- Ray分布式计算框架
- RLlib分布式强化学习系统
- 大模型训练框架
- 超算集群
- ResNet 有捷径的(resnet的跳跃连接)
- InceptionNet 多岔路的(inception的多分支)
- DenseNet 通往多个地点的捷径的(densenet的密集连接)
- YOLO
- 图像标注工具
- Vision Transformer
- Swin Transformer
- 自然语言处理概论
- 自然语言
- 语言模型和中文分词
- TF-IDF词频-逆文档频率
- word2vec
- Seq2Seq模型和Attention机制
- Self-Attention和Transformer
- BERT
- Foundation Models基础模型
- RLHF基于人工反馈的强化学习方法
- LoRA大语言模型的低秩适应
- Prompt Learning
- Emergence涌现现象
- 自己训练ChatGPT
- 业界应用
- OpenAI
- 可能大家对于绘画了解的比较多的是midjourney与stable diffusion，实际上这两个产品的基本技术都来源于DALL-E系列，那里的OpenAI还是Open的，它的论文还有足够的内容让我们理解，它里边有什么。于是大家根据它的2021年的DALL-E及CLIP这两个论文，搞出来midjourney，而stable diffusion也是在这个基础上的一个开源方案。
- 2021 DALL·E1
- 2021 CLIP
- 2022 DALL-E2
- 2023 DALL-E3 已融合进GPT4中
- 202212 Point-E 文本生成3D点云模型
- GTP系列介绍
- GPT前身Unsupervised Sentiment Neuron
- GPT1
- GPT2
- GPT3 语言生成模型 根据Lambda官网数据，微软为OpenAI设计了一个包含10000块Nvidia V100 GPU的分布式集群进行GPT-3的模型训练，由于模型参数量较大（共1750亿参数），训练完成共耗费30天，消耗总算力为 3640PF-days。以Nvidia Tesla V100的Lambda GPU实例定价为1.50 美元/小时测算，GPT-3的完整训练成本将达到466万美元/次。
- Codex
- GPT-3.5
- instructGPT
- ChatGPT 聊天机器人
- 202303 GPT-4 输入图/文，输出文
- 202402 sora 文字生成视频
- Meta
- Stability.ai
- Stable Diffusion开源
- MiscroSoft
- Copilot MiscroSoft和OpenAI联合打造的AI编程工具，基于OpenAI的大模型Codex，基于GPT-3框架进行训练
- Kosmos-1 20230227发布，第二种才是真正的多模态LLM，才是GPT-4的魅力，他的原理目前OpenAI没有公布细节，但是大家可以参考微软在2月27日发布的Kosmos-1的论文（想一想，为什么偏偏是OpenAI的深度合作伙伴发了这篇论文）。
- Google
- 202105 LaMDA I/O大会
- 202204 PaLM 5400亿参数
- 202205 LaMDA-2 I/O大会
- T5
- 202302 Bard 聊天机器人，对标OpenAI的ChatGPT
- ReAct是来自谷歌论文《Synergizing Reasoning and Acting in Language Models》中的一个方法，它是2022年12月发表的。这是一种eason+Act（ReAct）的方式，让大模型的行动和推理一起协同，提高大模型解决问题的能力。也就是让模型在访问外部知识的情况下和自己的模型能力结合。其实这就是Bing中的ChatGPT的运行方式！这个简单的方法可以让模型有更强的能力。而它的实现其实只需要简单的几行代码即可。因此，在前面的低成本+浏览器运行的基础上，加上ReAct改造，几乎可以得到一个与ChatGPT类似或者甚至更好的对话模型！
- 智谱AI
- ChatGLM 近日，由清华技术成果转化的公司智谱AI开源了GLM系列模型的新成员——中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源GLM-130B千亿基座模型之后，智谱AI再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的ChatGLM也同期推出，初具问答和对话功能 ChatGLM：千亿基座的对话模型启动内测，单卡版模型已全面开源
- Together
- OpenChatKit ChatGPT的开源平替来了，源代码、模型权重和训练数据集全部公开。由前OpenAI研究员共同打造。如何看待 Together 推出的开源聊天大模型 OpenChatKit？能否替代 ChatGPT？，ChatGPT开源平替来了，开箱即用！前OpenAI团队打造
- 阿里达摩院
- 中文GPT3 对标GPT-3的开源项目
- 元语智能
- 202210 PromptCLUE1.0
- 202211 PromptCLUE1.5
- 202212 ChatYuan
- 百度
- 202302 ERNIE-Bot文心一言
- BlinkDL
- 202208 ChatRWKV 对标ChatGPT的开源项目，基于RNN架构
- Alpaca 斯坦福大学
- Alpaca 近日，斯坦福基于 Meta 的 LLaMA 7B 模型微调出一个新模型 Alpaca。该研究让 OpenAI 的 text-davinci-003 模型以 self-instruct 方式生成 52K 指令遵循（instruction-following）样本，以此作为Alpaca的训练数据。研究团队已将训练数据、生成训练数据的代码和超参数开源，后续还将发布模型权重和训练代码。 斯坦福70亿参数开源模型媲美GPT-3.5，100美元即可复现
- HPC-AI Tech
- 202302 ColossalChat 对标ChatGPT的开源项目。ColossalChat开源了第一个完整的RLHF pipeline，斯坦福Alpaca没有做RLHF
- 复旦大学自然语言处理实验室邱锡鹏团队
- 202302 MOSS 对标ChatGPT已开源
- 百川智能
- 202306 baichuan-7B 开源
- Salesforce Research
- 图生文BLIP-2 能力堪比ChatGPT
- OpenAI
- AutoML介绍
- 自动数据清理AutoClean
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- 超参数优化HPO
- 元学习MetaLearning
- 神经网络架构搜索NAS
- 推荐系统概述
- 基础知识
- 协同过滤
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- 进阶知识
- 业界应用
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- Alibaba
- TDM: Learning Tree-based Deep Model for Recommender Systems KDD2018
- DIN: Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction KDD2018
- DSIN: Deep Session Interest Network for Click-Through Rate Prediction IJCAI2019
- ESMM: Entire Space Multi-Task Model: An Effective Approach for Estimating Post-Click Conversion Rate SIGIR2018
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- 规划
- 基于LLM大语言模型的规划
- Socratic Models: Composing Zero-Shot Multimodal Reasoning with Language arXiv2022 Google
- Towards Helpful Robots: Grounding Language in Robotic Affordances Google2022
- Value Function Spaces: Skill-Centric State Abstractions for Long-Horizon Reasoning arXiv2022 Google
- Inner Monologue: Embodied Reasoning through Planning with Language Models arXiv2022 Google
- Interactive Language: Talking to Robots in Real Time arXiv2022 Google
- ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities Microsoft2023
- 基于LLM大语言模型的规划
- 制导
- 控制
- PID控制
- 基于强化学习的控制
- 基于LLM大语言模型的控制
- Code as Policies: Language Model Programs for Embodied Control arXiv2022 Google
- RT-1: Robotics Transformer for Real-World Control at Scale arXiv2022 Google
- Performer MPC: Learning Model Predictive Controllers with Real-Time Attention for Real-World Navigation Google2022
- ChatGPT for Robotics: Design Principles and Model Abilities MicroSoft2023 ***
- PaLM-E: An Embodied Multimodal Language Model arXiv2023 Google ***
- Towards a Robotics Foundation Model ML-Collective协会2023
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