GenAI_Papers
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该项目包含 GenAI 领域有趣的研究论文列表。
该存储库致力于聚合和讨论生成人工智能领域的突破性研究。
生成式人工智能（GenAI）是指专注于创建新内容的人工智能子集，内容范围从文本、图像到代码等。本文包含的论文集涵盖了 GenAI 中的各种主题，例如生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE) 和基于 Transformer 的模型。
本纲要为寻求提升人工智能驱动内容生成技术水平的学者、从业者和爱好者提供了资源。
该存储库的主要目标是：
该存储库的范围涵盖 GenAI 内的广泛研究，包括但不限于：
GenAI 领域位于多个学科的交叉点。它利用深度学习、统计建模和计算创造力来生成新颖的输出，在某些方面可以模仿甚至超越人类水平的创造力。随着人工智能的快速发展，保持对该领域进展的清晰和有组织的概述至关重要，这也是本存储库旨在提供的。
注：不按特定顺序排列。
| 类别 | 文件 | 描述 |
|---|---|---|
| 语言模型和通用人工智能 | 1, 10, 11, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 31, 34, 35, 36, 37, 38, 40, 41, 42, 43, 44、45、48、54、 56, 58, 60, 66, 69, 74, 76, 79, 80, 82, 84, 86, 87, 89, 90, 92, 93, 95, 98, 99, 101, 103, 104 | 与语言模型、其应用、道德考虑以及培训或功能改进相关的论文。 |
| 视觉与语言整合 | 3, 4, 29, 30, 33, 64 | 专注于视觉数据与语言模型的集成，包括视觉转换器和文本到图像的个性化。 |
| 注意力机制和变压器 | 8、9、25、28、73 | 讨论深度学习中的注意力理论和 Transformer 模型的优化。 |
| 音乐与创意人工智能 | 5 | 关于使用人工智能生成音乐的独特论文。 |
| 高分辨率图像合成 | 6、7、63 | 讨论使用扩散模型和视觉变换器的高分辨率图像合成。 |
| 人工智能的效率和扩展 | 2, 25, 26, 27, 28, 59, 61, 71, 72, 83, 88, 97 | 涵盖内存、推理和扩展方面的人工智能效率。 |
| 人工智能对环境的影响 | 12 | 一篇专注于人工智能系统对环境影响的独特论文。 |
| 专注于对话和交互的人工智能 | 13, 24, 34, 35, 36, 37, 39, 53, 67, 81, 91 | 涉及交互式语言代理的对话应用程序和平台。 |
| 人工智能增强和元学习 | 27, 31, 32, 37, 46, 47, 49, 55, 57, 62, 65, 68, 70, 75, 78, 96 | 通过自我完善、偏好优化和蒸馏来提高人工智能能力。 |
| 各种人工智能应用 | 29、30、33、50、52、77、85、94、100、102 | 讨论利基人工智能应用，例如常识规范和视觉指令调整。 |
| 日期 | 学习 |
|---|---|
