Der GitHub-Auftritt von google-research umfasst eine Vielzahl von Repositories, die sich auf maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz konzentrieren. Zu den bemerkenswerten Projekten gehören bert, ein Framework für natürliche Sprachverarbeitung, und der TimesFM, ein Modell zur Zeitreihenprognose. Die Hauptprogrammiersprachen sind Python, Jupyter Notebook und C++.
TensorFlow code and pre-trained models for BERT
Google Research
A playbook for systematically maximizing the performance of deep learning models.
TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting.
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arXiv LaTeX Cleaner: Easily clean the LaTeX code of your paper to submit to arXiv
Code for the paper "Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer"
SimCLRv2 - Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners
Scenic: A Jax Library for Computer Vision Research and Beyond
Check out the new game server:
Official codebase used to develop Vision Transformer, SigLIP, MLP-Mixer, LiT and more.
ALBERT: A Lite BERT for Self-supervised Learning of Language Representations
FILM: Frame Interpolation for Large Motion, In ECCV 2022.
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A data generation pipeline for creating semi-realistic synthetic multi-object videos with rich annotations such as instance segmentation masks, depth maps, and optical flow.
Shared repository for open-sourced projects from the Google AI Language team.
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disentanglement_lib is an open-source library for research on learning disentangled representations.
Learning Latent Dynamics for Planning from Pixels
[CVPR 2022 Oral] Official repository for "MAXIM: Multi-Axis MLP for Image Processing". SOTA for denoising, deblurring, deraining, dehazing, and enhancement.
Fast & Simple Resource-Constrained Learning of Deep Network Structure
Official JAX implementation of MAGVIT: Masked Generative Video Transformer
Pix2Seq codebase: multi-tasks with generative modeling (autoregressive and diffusion)
[NeurIPS'21 Outstanding Paper] Library for reliable evaluation on RL and ML benchmarks, even with only a handful of seeds.
AndroidWorld is an environment and benchmark for autonomous agents
A Configurable Recommender Systems Simulation Platform
A collection of Google research projects related to Federated Learning and Federated Analytics.
[CoRL '23] Dexterous piano playing with deep reinforcement learning.
Dream to Control: Learning Behaviors by Latent Imagination
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A benchmark for the next generation of data-driven global weather models.
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Recipes for reproducing Analysis-Ready & Cloud Optimized (ARCO) ERA5 datasets.
Learning to Prompt (L2P) for Continual Learning @ CVPR22 and DualPrompt: Complementary Prompting for Rehearsal-free Continual Learning @ ECCV22
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PDFM Embeddings: location-based vectors for geo-spatial analysis.
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Suite of human-collected datasets and a multi-task continuous control benchmark for open vocabulary visuolinguomotor learning.
Splat-SLAM: Globally Optimized RGB-only SLAM with 3D Gaussians
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Code for the paper "Defeating Prompt Injections by Design"
Learning from synthetic data - code and models
Machine learning models and utilities for exoplanet science.
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This is the official code release for SPARF: Neural Radiance Fields from Sparse and Noisy Poses [CVPR 2023-Highlight]
Falken provides developers with a service that allows them to train AI that can play their games
Modular, scalable library to train ML models
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Code associated with the paper An AI system to help scientists write expert-level empirical software
Python library which enables complex compositions of language models such as scratchpads, chain of thought, tool use, selection-inference, and more.
A modular framework for evaluating weather forecasts
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Deep networks for protein functional inference
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SKAI is a machine learning based tool for performing automatic building damage assessments on aerial imagery of disaster sites.
[ECCV'24] Official Implementation of SemiVL: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Vision-Language Guidance
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Tools for evaluating the performance of MT metrics on data from recent WMT metrics shared tasks.
RecSim NG: Toward Principled Uncertainty Modeling for Recommender Ecosystems
E3x is a JAX library for constructing efficient E(3)-equivariant deep learning architectures built on top of Flax.
CoReNet is a technique for joint multi-object 3D reconstruction from a single RGB image.
Tooling for agile modeling on large machine perception embedding databases.
Repo for CReST: A Class-Rebalancing Self-Training Framework for Imbalanced Semi-Supervised Learning
[NeurIPS 2022] Open source code for reusing prior computational work in RL.
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Code and data accompanying the paper "TRUE: Re-evaluating Factual Consistency Evaluation".
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PaperOrchestra is a multi-agent framework for automated AI research paper writing.
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Semi-supervised anomaly detection method
Finite-state script normalization and processing utilities
Finite-state Transducer (FST) Library.
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This is the official code release for “M2SVid: End-to-End Inpainting and Refinement for Monocular-to-Stereo Video Conversion”. 3DV 2026
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Official implementation of the paper "Increasing Confidence in Adversarial Robustness Evaluations"
SLIP is a sandbox environment for engineering protein sequences with synthetic fitness functions.
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Look Back When Surprised: Stabilizing Reverse Experience Replay for Neural Approximation
Shared MuJoCo simulation scenes and assets for ROBEL environments.
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T2J-Bench is a benchmark for semantic-preserving codebase conversion.
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google-research entwickelt eine Vielzahl von Projekten, die sich auf maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz und Computer Vision konzentrieren. Zu den bedeutenden Repositories zählen bert und TimesFM, die in der Forschung weit verbreitet sind.
Die Hauptprogrammiersprachen von google-research umfassen Python, Jupyter Notebook, Shell und C++. Diese Sprachen sind entscheidend für die Entwicklung und das Testen ihrer Forschungsprojekte.
Ja, die Repositories von google-research sind öffentlich zugänglich. Dies ermöglicht es anderen Entwicklern und Forschern, von den Projekten zu lernen und diese in ihren eigenen Arbeiten zu nutzen.
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