robustness

Đánh giá chuẩn cho việc phát hiện phân phối tổng quát ngoài tập dữ liệu (Generalized Out-of-Distribution Detection)

Tài nguyên về phát hiện phân bố ngoài, tính mạnh mẽ và khả năng tổng quát hóa. Kho lưu trữ chứa danh sách các bài báo, hướng dẫn, sách, video, bài viết và thư viện mã nguồn mở được tuyển chọn

Môi trường PyBullet CartPole và Quadrotor—với động lực học biểu tượng CasADi a priori—dành cho điều khiển dựa trên học máy và RL

Awesome-LLM-Robustness: danh sách tổng hợp về tính không chắc chắn, độ tin cậy và tính bền vững trong các mô hình ngôn ngữ lớn.

Hợp nhất mô hình trong LLM, MLLM và hơn thế nữa: Phương pháp, lý thuyết, ứng dụng và cơ hội. ACM Computing Surveys, 2026.

Danh sách tuyển chọn (mới nhất) các tài nguyên về Học tập với Nhãn nhiễu (Learning with Noisy Labels)

Một bộ kiểm thử ImageNet khó hơn (CVPR 2021)

Thích ứng trong thời gian kiểm thử (Test-time Adaptation), huấn luyện trong thời gian kiểm thử (Test-time Training) và thích ứng miền không cần nguồn (Source-free Domain Adaptation)

🔥🔥🔥 [AAAI 2026 Oral] Triển khai chính thức của Robust-R1: Suy luận nhận thức suy giảm để hiểu hình ảnh mạnh mẽ