awesome-bfm-papers：行为基础模型资源宝库

行为基础模型（Behavioral Foundation Models, BFM）是人工智能领域一个新兴且活跃的研究方向，旨在构建能够理解和生成复杂行为序列的通用模型。随着相关研究的快速发展，研究者与开发者需要一个系统化的资源集合来跟进前沿进展、获取学习材料和实验代码。

核心内容

GitHub 项目 awesome-bfm-papers 正是为满足这一需求而创建的精选资源库。该项目致力于成为 BFM 领域的一站式平台，其主要内容与特点包括：

• 全面的资源覆盖：汇集了该领域的前沿学术论文、实用教程、开源代码和相关项目，覆盖了预训练、目标驱动学习、内在奖励驱动学习等多个核心研究方向。
• 实践导向：提供了丰富的代码实现和教程资源，旨在帮助研究人员和工程师快速理解核心概念并上手实践，降低学习与研究门槛。
• 动态更新：项目保持持续更新，力求紧跟学术前沿的最新动态，确保资源的时效性和参考价值。

价值与影响

该资源库的建立，为行为基础模型这一细分领域的研究社区提供了结构化的知识索引和工具支持。它不仅能帮助新进入者系统性地了解领域概貌，也能为资深研究者提供便捷的文献与代码检索，从而促进知识的传播、复用与协作，对推动 BFM 技术的进一步发展具有积极意义。

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