zero-shot-learning
本站收录 14 个带「zero-shot-learning」标签的 AI 开源项目
DecryptPromptDecryptPrompt 是一个聚焦大语言模型（LLM）与提示工程（Prompt Engineering）的开源知识库，旨在系统性地整理和解读该领域的前沿论文★ 3,441
LinlyLinly 是一个专注于中文大语言模型的开源项目，提供从基础模型到对话模型的完整训练方案和数据集。它包含 Chinese-LLaMA 1&2、Chinese-F★ 3,037
Awesome-LLM4IE-PapersAwesome-LLM4IE-Papers 是一个精选论文列表，专注于大语言模型（LLM）在生成式信息抽取（IE）领域的应用。该项目系统整理了利用LLM进行实体★ 1,064
Awesome-Model-Merging-Methods-Theories-Applications这是一个关于模型合并（Model Merging）的精选资源列表，收录了在大语言模型（LLM）、多模态大模型（MLLM）等领域中模型合并的方法、理论、应用与机遇★ 788
cycle-diffusionCycle-Diffusion 是一个基于扩散模型的图像编辑工具，核心思想是在潜在空间中实现源图像与目标图像之间的循环一致性映射，从而支持无需额外训练的图像到图★ 661
xmtfxmtf 是一个通过多任务微调实现跨语言泛化的开源模型项目。它主要解决多语言自然语言处理中，模型在低资源语言上性能不佳的问题。项目基于多任务学习框架，在多个语言★ 533
Text-to-Image-Synthesis这是一个基于PyTorch的文本生成图像（Text-to-Image）的GAN实现，对应论文《Generative Adversarial Text-to-Im★ 411
LLMRankLLMRank 是 ECIR'24 论文《Large Language Models are Zero-Shot Rankers for Recommender★ 325
CLIPACLIPA是NeurIPS 2023论文的官方开源实现，核心发现是CLIP训练中存在逆缩放定律，即模型容量与数据规模可以按比例缩减而不损失性能。项目提供了高效训★ 323
Awesome-Foundation-Models-on-Graphs这是一个关于图基础模型的精选资源列表，汇集了图基础模型领域的论文、代码和数据集。它旨在解决图基础模型研究资料分散、难以系统获取的问题，为研究人员和开发者提供一站★ 226
AnomagicAnomagic 是一个面向工业异常检测的零样本异常图像生成框架，对应 AAAI 2026 论文的官方实现。它解决的是工业场景中异常样本稀缺、难以收集的问题，通★ 159
SSR-SpeechSSR-Speech 是一个面向零样本语音编辑与合成的开源项目，旨在解决现有语音编辑和合成技术中稳定性、安全性和鲁棒性不足的问题。它基于音频编解码器（audio★ 159
Routing-MVMoERouting-MVMoE 是 ICML 2024 论文《MVMoE: Multi-Task Vehicle Routing Solver with Mixtu★ 84
Exp-CLIPExp-CLIP 是一个面向零样本面部表情识别（FER）的开源模型，发表于 WACV 2025 Oral。它针对传统 CLIP 模型在表情识别任务上表现不佳的问★ 64