[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-DmitryRyumin--AAAI-2024-Papers":3,"tool-DmitryRyumin--AAAI-2024-Papers":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",151918,2,"2026-04-12T11:33:05",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":77,"owner_twitter":76,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":89,"forks":90,"last_commit_at":91,"license":92,"difficulty_score":93,"env_os":94,"env_gpu":95,"env_ram":95,"env_deps":96,"category_tags":99,"github_topics":100,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":117,"updated_at":118,"faqs":119,"releases":120},6900,"DmitryRyumin\u002FAAAI-2024-Papers","AAAI-2024-Papers","AAAI 2024 Papers: Explore a comprehensive collection of innovative research papers presented at one of the premier artificial intelligence conferences. Seamlessly integrate code implementations for better understanding. ⭐ experience the forefront of progress in artificial intelligence with this repository!","AAAI-2024-Papers 是一个专为人工智能领域打造的开源资源库，旨在汇集并整理在顶级学术会议 AAAI 2024 上发表的创新研究论文。面对海量且分散的学术成果，研究人员和开发者往往难以快速定位核心内容或复现实验结果。该项目通过系统化的分类整理，不仅提供了论文的详细信息，还无缝集成了对应的代码实现链接，极大地降低了理解前沿算法和复现实验的门槛。\n\n无论是希望追踪最新技术趋势的 AI 研究员，还是寻找灵感与解决方案的开发者，都能从中获益。对于学生而言，这也是入门高阶人工智能研究的绝佳指南。其独特的技术亮点在于采用了自动化工作流（GitHub Actions）来持续解析和更新数据，确保收录内容的时效性与准确性，同时以结构化的 Markdown 和 JSON 格式呈现，方便用户检索与二次开发。作为采用 MIT 许可的开放项目，AAAI-2024-Papers 致力于构建一个透明、协作的知识共享社区，帮助用户轻松站在人工智能进步的最前沿。","\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_AAAI-2024-Papers_readme_b317d2b1811c.png\" alt=\"AAAI-2024-Papers\">\n\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ctable align=\"center\">\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\u003Cstrong>General Information\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      \u003Ca 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Seamlessly integrate code implementations for better understanding. ⭐ experience the forefront of progress in artificial intelligence with this repository!\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Faaai.org\u002Faaai-conference\u002F\" target=\"_blank\">\n        \u003Cimg width=\"600\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_AAAI-2024-Papers_readme_fa0d8a2ec54d.png\" alt=\"AAAI 2024\">\n    \u003C\u002Fa>\n\u003Cp>\n\n---\n\n> [!TIP]\n> [*The PDF version of the AAAI 2024 Conference Programme*](https:\u002F\u002Faaai.org\u002Fwp-content\u002Fuploads\u002F2024\u002F02\u002FAAAI-24_Main_2024-02-01.pdf), includes a comprehensive table listing all accepted full papers in the main track.\n\n---\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers\" style=\"float:left;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_AAAI-2024-Papers_readme_e44d2291b1bc.png\" width=\"25\" alt=\"\" \u002F>\n  Other collections of the best AI conferences\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Cbr \u002F>\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers\" style=\"float:left;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤗-NewEraAI--Papers-FFD21F.svg\" alt=\"App\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Cbr \u002F>\n\n> [!important]\n> Conference table will be up to date all the time.\n\n\u003Ctable>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd rowspan=\"2\" align=\"center\">\u003Cstrong>Conference\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"2\" align=\"center\">\u003Cstrong>Year\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd colspan=\"1\" align=\"center\">\u003Ci>2023\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"1\" align=\"center\">\u003Ci>2024\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\">\u003Ci>Computer Vision (CV)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>CVPR\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"2\" align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FCVPR-2023-24-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FCVPR-2023-24-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>ICCV\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICCV-2023-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FICCV-2023-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fdone.svg\" 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\u003Ctd>ICASSP\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"2\" align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>INTERSPEECH\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FINTERSPEECH-2023-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FINTERSPEECH-2023-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fdone.svg\" width=\"20\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg 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If you come across any overlooked papers, please **feel free to [*create pull requests*](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FAAAI-2024-Papers\u002Fpulls), [*open issues*](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FAAAI-2024-Papers\u002Fissues) or contact me via [*email*](mailto:neweraairesearch@gmail.com)**. Your participation is crucial to making this repository even better.\n\n---\n\n## Papers \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fai.svg\" width=\"30\" alt=\"\" \u002F>\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers\" style=\"float:left;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤗-NewEraAI--Papers-FFD21F.svg\" alt=\"App\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n> [!important]\n> Sorting papers by category in progress.\n\n\u003Ctable>\n    \u003Cthead>\n        \u003Ctr>\n            \u003Cth scope=\"col\">Section\u003C\u002Fth>\n            \u003Cth scope=\"col\">Papers\u003C\u002Fth>\n            \u003Cth scope=\"col\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Farxiv-logo.svg\" width=\"45\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fth>\n            \u003Cth 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\u003Ctd>\u003Cstrong>主分支\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      \u003C!-- 446\u002F2407 -->\n      \u003Cdiv style=\"float:left;\">\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_AAAI-2024-Papers_readme_495502137d4b.png\" alt=\"\" \u002F>\n        \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fcompleted_checkmark_done.svg\" width=\"25\" alt=\"\" \u002F>\n      \u003C\u002Fdiv>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\nAAAI 2024 论文：探索在[*AAAI 2024*](https:\u002F\u002Faaai.org\u002Faaai-conference\u002F)上发表的创新研究论文的全面集合，这是人工智能领域最顶尖的会议之一。无缝集成代码实现，帮助您更好地理解。⭐ 通过这个仓库，体验人工智能领域的前沿进展！\n\n\u003Cp align=\"center\">\n    \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Faaai.org\u002Faaai-conference\u002F\" target=\"_blank\">\n        \u003Cimg width=\"600\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_AAAI-2024-Papers_readme_fa0d8a2ec54d.png\" alt=\"AAAI 2024\">\n    \u003C\u002Fa>\n\u003Cp>\n\n---\n\n> [!TIP]\n> [*AAAI 2024 大会程序的 PDF 版本*](https:\u002F\u002Faaai.org\u002Fwp-content\u002Fuploads\u002F2024\u002F02\u002FAAAI-24_Main_2024-02-01.pdf)，包含主赛道所有被接受的完整论文的综合列表。\n\n---\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers\" style=\"float:left;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_AAAI-2024-Papers_readme_e44d2291b1bc.png\" width=\"25\" alt=\"\" \u002F>\n  其他顶级 AI 会议的精选合集\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Cbr \u002F>\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers\" style=\"float:left;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤗-NewEraAI--Papers-FFD21F.svg\" alt=\"App\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Cbr \u002F>\n\n> [!important]\n> 会议表格将始终保持最新更新。\n\n\u003Ctable>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd rowspan=\"2\" align=\"center\">\u003Cstrong>会议\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"2\" align=\"center\">\u003Cstrong>年份\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd colspan=\"1\" align=\"center\">\u003Ci>2023\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"1\" align=\"center\">\u003Ci>2024\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\">\u003Ci>计算机视觉（CV）\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>CVPR\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"2\" align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FCVPR-2023-24-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FCVPR-2023-24-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>ICCV\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICCV-2023-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FICCV-2023-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fdone.svg\" width=\"20\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F未安排-CC5540\" alt=\"\"\u002F>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>ECCV\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F未安排-CC5540\" alt=\"\"\u002F>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F十月-white?logo=github&labelColor=b31b1b\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>WACV\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">:heavy_minus_sign:\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FWACV-2024-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FWACV-2024-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fdone.svg\" width=\"20\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>FG\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">:heavy_minus_sign:\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FFG-2024-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FFG-2024-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\">\u003Ci>语音\u002F信号处理（SP\u002FSigProc）\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>ICASSP\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan=\"2\" align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FICASSP-2023-24-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>INTERSPEECH\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FINTERSPEECH-2023-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FINTERSPEECH-2023-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fdone.svg\" width=\"20\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F九月-white?logo=github&labelColor=b31b1b\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>ISMIR\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyamathcy\u002FISMIR-2023-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002Fyamathcy\u002FISMIR-2023-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F> \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fdone.svg\" width=\"20\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">:heavy_minus_sign:\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\">\u003Ci>自然语言处理（NLP）\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>EMNLP\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FEMNLP-2023-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FEMNLP-2023-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F十二月-white?logo=github&labelColor=b31b1b\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd colspan=\"3\" align=\"center\">\u003Ci>机器学习（ML）\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>AAAI\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">:heavy_minus_sign:\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FAAAI-2024-Papers\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fstars\u002FDmitryRyumin\u002FAAAI-2024-Papers?style=flat\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>ICLR\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">:heavy_minus_sign:\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F五月-white?logo=github&labelColor=b31b1b\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>ICML\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">:heavy_minus_sign:\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F七月-white?logo=github&labelColor=b31b1b\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd>NeurIPS\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">:heavy_minus_sign:\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align=\"center\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F十二月-white?logo=github&labelColor=b31b1b\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n---\n\n## 贡献者\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FAAAI-2024-Papers\u002Fgraphs\u002Fcontributors\">\n  \u003Cimg src=\"http:\u002F\u002Fcontributors.nn.ci\u002Fapi?repo=DmitryRyumin\u002FAAAI-2024-Papers\" alt=\"\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n\u003Cbr \u002F>\n\u003Cbr \u002F>\n\n> [!注意]\n> 非常欢迎各位为完善这份列表贡献力量。如果您发现了任何遗漏的论文，请随时[*创建拉取请求*](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FAAAI-2024-Papers\u002Fpulls)、[*提交问题*](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FAAAI-2024-Papers\u002Fissues)，或通过[*电子邮件*](mailto:neweraairesearch@gmail.com)与我联系。您的参与将极大地帮助我们进一步提升本仓库的质量。\n\n---\n\n## 论文 \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fai.svg\" width=\"30\" alt=\"\" \u002F>\n\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers\" style=\"float:left;\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F🤗-NewEraAI--Papers-FFD21F.svg\" alt=\"应用\" \u002F>\n\u003C\u002Fa>\n\n> [!重要提示]\n> 正在按类别对论文进行排序中。\n\n\u003Ctable>\n    \u003Cthead>\n        \u003Ctr>\n            \u003Cth scope=\"col\">板块\u003C\u002Fth>\n            \u003Cth scope=\"col\">论文\u003C\u002Fth>\n            \u003Cth scope=\"col\">\u003Cimg 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         \u003Cth scope=\"col\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Farxiv-logo.svg\" width=\"45\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fth>\n            \u003Cth scope=\"col\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fgithub_code_developer.svg\" width=\"27\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fth>\n            \u003Cth scope=\"col\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers@main\u002Fimages\u002Fvideo.svg\" width=\"27\" alt=\"\" \u002F>\u003C\u002Fth>\n        \u003C\u002Ftr>\n    \u003C\u002Fthead>\n    \u003Ctbody>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd colspan=\"5\" align=\"center\">\u003Ci>主篇\u003C\u002Fi>\u003C\u002Ftd>\n        \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n            \u003Ctd>\n                \u003Ca 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**浏览器**：用于查看在线列表或访问论文链接。\n    *   (可选) **Python 3.x**：如果你计划编写脚本解析仓库中的 JSON 数据或与 Hugging Face 应用交互。\n\n> **国内加速建议**：\n> 如果直接访问 GitHub 速度较慢，建议使用国内镜像源或加速工具：\n> *   使用 Gitee 镜像（如果有同步）：`git clone https:\u002F\u002Fgitee.com\u002Fmirror\u002FAAAI-2024-Papers.git`\n> *   使用代理配置：`export https_proxy=http:\u002F\u002F127.0.0.1:7890 http_proxy=http:\u002F\u002F127.0.0.1:7890 all_proxy=socks5:\u002F\u002F127.0.0.1:7890`\n\n## 安装步骤\n\n通过 Git 将项目克隆到本地即可开始使用。\n\n1.  打开终端（Terminal）或命令提示符。\n2.  执行以下命令克隆仓库：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin\u002FAAAI-2024-Papers.git\n```\n\n3.  进入项目目录：\n\n```bash\ncd AAAI-2024-Papers\n```\n\n> **注意**：该仓库包含大量 Markdown 文件和自动生成的 JSON 数据，无需执行 `pip install` 或编译操作。\n\n## 基本使用\n\n### 方式一：本地浏览论文列表\n\n克隆完成后，你可以直接在本地查看整理好的论文清单。\n\n1.  使用文本编辑器（如 VS Code）或 Markdown 阅读器打开根目录下的 `README.md` 文件。\n2.  在文件中查找感兴趣的论文标题，通常格式为：\n    *   **论文标题**\n    *   [PDF] 链接\n    *   [Code] 链接（如有）\n\n### 方式二：在线交互式查询（推荐）\n\n项目作者部署了 Hugging Face Space 应用，提供更便捷的搜索和筛选体验，无需下载代码。\n\n*   **访问地址**：[NewEraAI-Papers](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fspaces\u002FDmitryRyumin\u002FNewEraAI-Papers)\n*   **使用方法**：\n    1.  在网页中选择 \"AAAI 2024\" 标签。\n    2.  利用搜索框输入关键词（如 \"Transformer\", \"Diffusion\"）。\n    3.  点击论文标题直接跳转至 arXiv PDF 或 GitHub 代码库。\n\n### 方式三：程序化获取数据（进阶）\n\n如果你需要批量处理论文数据，可以解析仓库中自动生成的 JSON 文件（通常位于 `data` 目录或通过 GitHub Actions 生成）。\n\n示例：使用 Python 读取本地论文数据（假设存在 `papers.json`）：\n\n```python\nimport json\n\n# 读取数据文件\nwith open('papers.json', 'r', encoding='utf-8') as f:\n    papers = json.load(f)\n\n# 打印前 5 篇论文标题\nfor paper in papers[:5]:\n    print(f\"Title: {paper.get('title')}\")\n    print(f\"Link: {paper.get('pdf_link')}\")\n    print(\"-\" * 30)\n```\n\n---\n*提示：该仓库会通过 GitHub Actions 持续更新，建议定期执行 `git pull` 以获取最新收录的论文信息。*","某高校人工智能实验室的研究生团队正急需为新一代多模态大模型寻找最新的理论突破点，以确立下一季度的核心研发方向。\n\n### 没有 AAAI-2024-Papers 时\n- **信息检索低效**：研究人员需手动遍历 AAAI 官网、arXiv 及各类社交媒体，耗时数天才能拼凑出完整的论文清单，极易遗漏关键成果。\n- **复现门槛极高**：找到论文后，往往难以定位官方开源代码，或在杂乱的搜索结果中误用非官方实现，导致实验结果无法复现。\n- **前沿动态滞后**：由于缺乏系统化的整理，团队难以快速识别出如“推理优化”或“少样本学习”等细分领域的最新趋势，选题容易撞车或过时。\n- **协作沟通成本高**：组内成员各自收集资料，格式不统一且链接分散，每周例会花费大量时间对齐基础信息而非讨论技术细节。\n\n### 使用 AAAI-2024-Papers 后\n- **一站式获取全集**：团队直接访问该仓库，瞬间获得分类清晰、持续更新的 AAAI 2024 接收论文完整列表，将文献调研时间从数天压缩至几小时。\n- **代码无缝衔接**：每篇论文条目下直接附带经过验证的代码实现链接，研究人员可立即克隆运行，大幅降低了算法复现的试错成本。\n- **精准把握风向**：借助仓库的结构化整理，团队迅速锁定了几个高潜力的新兴研究方向，并基于最新 SOTA（最先进）模型制定了差异化的技术路线。\n- **高效协同研发**：全体成员基于同一份权威清单开展工作，通过 Issues 和 Pull Requests 机制共享新发现的资源，将讨论重心完全聚焦于算法创新本身。\n\nAAAI-2024-Papers 通过将分散的顶会成果与代码实现深度整合，成为了连接学术前沿与工程落地的最高效桥梁。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FDmitryRyumin_AAAI-2024-Papers_4bf66c2e.png","DmitryRyumin","Dmitry Ryumin","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FDmitryRyumin_3bbb5dc6.jpg","PhD in Engineering",null,"neweraairesearch@gmail.com","https:\u002F\u002Fdmitryryumin.github.io","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FDmitryRyumin",[81,85],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Python","#3572A5",87.3,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Shell","#89e051",12.7,593,26,"2026-03-24T06:11:14","MIT",1,"","未说明",{"notes":97,"python":95,"dependencies":98},"该工具是一个论文列表仓库（Awesome List），主要用于收集和展示 AAAI 2024 会议论文信息，并非可执行的软件或模型代码库。因此，它没有特定的操作系统、GPU、内存、Python 版本或依赖库要求。用户只需通过浏览器查看或使用 Git 克隆仓库即可。仓库中包含指向 Hugging Face Spaces 上相关应用的链接，但那些是独立的在线服务。",[],[35,14,15,13],[101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116],"aaai","aaai2024","artificial-intelligence","computer-vision","deep-learning","expert-systems","human-computer-interaction","knowledge-representation","machine-learning","multi-agent-systems","neural-networks","reinforcement-learning","sentiment-analysis","application-domains","computer-vison","cognitive-systems","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-13T00:23:27.499331",[],[]]