awesome-hallucination-detection

多模态大语言模型幻觉检测与评估文献综述

awesome-hallucination-detection 大语言模型幻觉检测 GPT-4V UniHD Github 开源项目

该项目汇总了关于大型语言模型（LVLMs）在多模态任务中幻觉检测的研究文献。这些研究提供了多个评估基准和框架，如HallusionBench、FactCHD、MHaluBench等，用于评估LVLMs在视觉和语言理解中的表现，涵盖了准确性、一致性、解释性等方面的指标。该仓库不仅评估现有模型，还提出新的解决方案，通过验证生成内容的准确性和一致性，减少虚假信息，提升语言模型的可靠性。

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介绍相关项目

Awesome-Diffusion-Transformers - 扩散模型与Transformer融合的前沿研究进展汇总

AI生成Diffusion TransformersGithub图像合成开源项目深度学习计算机视觉

本列表汇总了扩散模型与Transformer架构结合的最新研究进展，涵盖图像、视频、语音和3D等多个领域。每个项目均包含发表时间、会议信息、任务类型和资源链接。列表持续更新，为研究者和开发者提供便捷途径跟踪这一快速发展的领域动态。

Awesome-LLM-Long-Context-Modeling - 包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成（RAG）和长上下文建模评估的论文和博客的存储库

GithubTransformer优化信息检索大语言模型开源项目自然语言处理长文本处理

本仓库收集了关于高效变换器、长度外推、长期记忆、增强检索生成（RAG）及长文本建模评估的研究论文和博客，提供专业资源用于探索长上下文模型及其挑战，并讨论优化NLP模型的创新方法，适合深度语言模型和复杂文本建模研究人员及开发者。考虑到用户搜索意图的多样性，建议在SEO描述中提及项目对长文本建模从算法到实际应用的全面影响，以及其对未来研究方向的启示。

Awesome-Story-Generation - 大语言模型推动故事生成技术进步与前沿研究

Github人工智能大型语言模型开源项目故事生成文本生成自然语言处理

该项目汇集了故事生成和讲故事领域的关键论文，聚焦大语言模型时代的最新研究。内容覆盖情节发展、写作风格、角色塑造等多个方面，按时间顺序呈现并附带引用计数。项目还包括文献综述和公共资源，为研究者和实践者提供全面参考。

Awesome-3D-AIGC - 3D生成AI前沿资源与研究综述

3D AIGC3D建模Github开源项目深度学习生成式AI计算机视觉

该项目汇集3D人工智能生成内容(AIGC)领域的最新论文和开源资源,涵盖文本到3D生成、图像到3D生成、3D编辑、人体头像生成等多个研究方向。项目提供开源实现、数据集和教程视频等实用资源,帮助研究者和开发者跟踪3D AIGC技术的最新进展,为相关创新和应用提供参考。

RLHF-V - 通过细粒度反馈优化多模态大语言模型

GithubRLHF-V人类反馈多模态大语言模型幻觉减少开源项目行为对齐

RLHF-V框架通过细粒度的人类纠正反馈来优化多模态大语言模型的行为。该项目收集高效的纠正反馈数据,让标注者修正模型回答中的幻觉片段。实验表明,仅需1小时训练即可将基础模型的幻觉率降低34.8%。RLHF-V在Muffin模型上的验证展示了显著的性能提升,有效提高了模型的可信度。

Awesome-Monocular-3D-detection - 最新单目3D物体检测的研究进展与资源汇总

3D检测CVPRGithubMonocular 3D Object DetectionPytorch开源项目深度学习

了解单目3D物体检测的最新研究进展，页面涵盖2024至2016年的相关学术论文，并持续更新。您可浏览详细的文章列表，涉及单目3D检测领域的各种关键主题和方法。此外，网站还提供Pytorch代码，方便研究和应用。适合研究人员、开发人员和单目3D检测领域的爱好者。

Awesome-LLM-for-RecSys - 关于大型语言模型（LLM）相关推荐系统主题的论文和资源的集合

ACM Transactions on Information SystemsChatGPTGithubLLM开源项目推荐系统论文更新

Awesome-LLM-for-RecSys聚焦大语言模型与推荐系统的交汇点，提供领先的研究成果与资源。该项目持续跟踪最新动态，举行定期论文评述，旨在为研究者和开发者深化对LLM在推荐系统中应用的理解提供支持。

awesome-instruction-dataset - 开源的多任务多语言指令微调数据集

AlpacaChatGPTGithubLLMsRLHF开源项目数据集

该项目收录了一系列开源指令微调数据集，用以训练基于聊天的LLM（如GPT-4、ChatGPT、LLaMA、Alpaca）。数据集包括视觉指令微调、文本指令微调和人类反馈增强学习（RLHF）数据集。项目提供了详尽的数据集列表，方便研究人员和开发人员使用这些资源。支持多任务和多语言，覆盖英语、中文等多种语言数据，数据集来源多样，包括人类生成、自我指令生成以及混合数据集，适合多种LLM训练需要。

awesome-openai-vision-api-experiments - OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源

GPT-4VGithubOpenAI Vision APIzero-shot学习图像分类开源项目视觉AI

该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源，覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型，适合初学者与专家共同探索、分享与合作。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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