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迁移学习 / 领域适应 / 领域泛化 / 多任务学习 等相关论文、代码、数据集、应用与教程。

多模态机器学习研究主题阅读清单

EVA 系列：来自 BAAI 的视觉表示幻想

自监督语音预训练与表示学习工具包

SimCLR 的 PyTorch 实现：视觉表征对比学习的简单框架

用于知识图谱表示学习的 Python 库 https://docs.ampligraph.org

Cambrian-1 是一个采用视觉中心设计的多模态 LLM 系列。

通用时间序列预测 Transformer 的统一训练

TKDE 论文“Self-supervised learning on graphs: Contrastive, generative, or predictive”的代码

精选对比式自监督学习论文大全。

GraphVite：一个通用且高性能的图嵌入系统

袖珍型多模态 AI，用于跨多语言文字、图片和视频的内容理解与生成，速度比 OpenAI CLIP 和 LLaVA 快达 5 倍

LibCity：一个用于城市时空数据挖掘的开源库

具备大规模表示学习与多任务深度学习的生物计算平台“螺旋桨”生物计算工具集

PyCIL：用于类增量学习的 Python 工具箱

跨视觉、音频、语言模态的通用表示模型。论文：ONE-PEACE: Exploring One General Representation Model Toward Unlimited Modalities

[ECCV 2024 Best Paper Candidate & TPAMI 2025] PointLLM：赋能大型语言模型理解点云

[IEEE T-KDE 2026] Awesome Deep Graph Clustering 是一个收录最新、创新深度图聚类方法的集合（包含论文、代码与数据集）。

度量学习与检索管线、模型及模型库

SimCLR 的 PyTorch 实现：T. Chen 等人提出的视觉表示对比学习简单框架

使用 PyTorch 进行图像分类、人脸识别与图像检索的强大基准模型

[MICCAI 2019 年轻科学家奖] [MEDIA 2020 最佳论文奖] Models Genesis，医学图像分析中用于多个下游任务的最早期“基础”模型之一

精选的蛋白质表示学习资源列表

此仓库包含“VLM2Vec / MMEB”[ICLR 2025]、“VLM2Vec-V2 / MMEB-V2”[TMLR 2026] 以及“MMEB-V3”[COLM 2026] 的代码

[NeurIPS 2021] 用于多模态表示学习的多尺度基准测试

Saprot：带有结构字母表的蛋白质语言模型（AA+3Di）

关于双曲嵌入、双曲模型与双曲应用的论文清单

[ECCV 2024] 通过提示词实现任意标记化

通过同步分群与表征学习进行自我标记 (ICLR 2020)

通过时频一致性进行时间序列的自监督对比学习