Awesome-LLM-Survey
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 446
使用教程
环境要求
- 无需环境
安装与启动步骤
-
1按主题定位
它按指令微调、对齐、Agent、幻觉、多模态分节，先找自己关心的那节。
-
2先读综述本身
综述比零散论文更适合建立框架，再顺着引用往下读。
-
3注意时间戳
这个领域半年就换一批结论，看年份再决定信不信。
-
4做一张方法对照表
同问题下的不同路线列在一起，比逐篇读省时间。
如何确认成功
你能说清指令微调与对齐两个方向各自解决了什么问题，以及它们在你场景里的优先级
注意事项
- 这是综述合集，不是代码库。
- 综述结论有时效性，落地前看有没有更新的工作。
- 条目以英文论文为主，中文资料较少。
- 综述里的实验设置各不相同，跨论文比数字要谨慎。
核心亮点
- 分类清晰，按主题整理论文和教程，查找高效
- 收录内容覆盖广，从基础到前沿均有涉及
- 社区维护，持续更新，紧跟领域进展
不足之处
- 项目处于早期，资源数量有限，深度不足
- 文档/社区待观察
适用场景
- 初学者系统学习LLM基础知识
- 研究者快速调研特定方向的综述文献
- 开发者追踪LLM技术演进和工具链
替代项目
Awesome-LLM、LLM-Survey-Papers、Awesome-Large-Language-Models
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