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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-4VUniHDGithub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-Text-to-3D - 前沿文本和图像到3D内容生成技术资源集
AI模型Githubtext-to-3D图像生成开源项目深度学习计算机视觉
该项目汇总了文本到3D和图像到3D的前沿生成技术。内容涵盖基于2D先验模型学习3D的方法，以及直接在3D数据上训练的生成模型。资源列表包含DreamFusion、Magic3D、Shap·E等创新方法，展现了从文本或单一图像生成高质量3D内容的最新进展。这为研究人员和开发者提供了探索和应用3D生成技术的重要参考。
Awesome-Chinese-LLM - 中文大语言模型开源项目与应用全览
Github中文LLM可商用多轮对话大语言模型开源项目
探索Awesome Chinese LLM——这是一个集中展示中文大语言模型的开源项目、应用和教程的平台。包括100+项经优化微调的资源，助力自然语言处理的学术与应用开发。
Awesome-Foundation-Models-in-Medical-Imaging - 医学影像基础模型研究文献资源汇总
Github人工智能医学影像基础模型开源项目深度学习计算机视觉
本项目汇总了医学影像领域基础模型相关的研究文献和资源。内容涵盖文本提示模型和视觉提示模型两大类,包括对比学习、对话式、生成式等多种模型。项目提供论文标题、作者、发表时间和链接等详细信息。这一资源集合为医学影像基础模型研究提供了全面的参考材料。
Awesome_Long_Form_Video_Understanding - 长视频理解研究前沿进展与资源综述
Github人工智能开源项目深度学习视频分析计算机视觉长视频理解
这是一个综合性长视频理解研究资源库,涵盖表征学习、高效建模、大语言模型等多个子领域。项目汇总了前沿研究论文、数据集和工具,对各子任务进行了系统梳理。为长视频理解研究者提供了全面的参考资源,有助于推动该领域的发展。
DeepLearing-Interview-Awesome-2024 - 2024深度学习面试题与资源汇总
DeepLearning-Interview-Awesome-2024Github大模型开源项目深度学习算法面试计算机视觉
该项目涵盖大模型、计算机视觉、深度学习基础与框架、行业应用等六大专题，提供最新的面试题目总结与详细解析。本指南通过高频面试题和学术创新思考的汇总，帮助学习者和求职者为2024年深度学习算法职位做好准备。项目内容持续更新，紧跟科技发展趋势。
Awesome-Medical-Large-Language-Models - 医疗大语言模型前沿进展汇总
AI医疗Github人工智能医疗大语言模型开源项目生物医学AI自然语言处理
项目汇总医疗健康领域最新大型语言模型，涵盖谷歌、DeepMind、哈佛等机构的Med-Gemini、AMIE、Meditron等模型。提供模型信息、代码链接和引用数据，为医疗AI研究提供重要参考。研究人员和开发者可借此了解医疗AI最新发展动态。
Awesome-3D-Object-Detection - 3D目标检测研究资源汇总 激光雷达方法全览
3D目标检测Github开源项目深度学习激光雷达自动驾驶计算机视觉
该项目汇总了3D目标检测领域的研究资源,聚焦基于激光雷达的方法。内容包括顶级会议信息、数据集、论文链接等,涵盖从基础到前沿的技术。项目为研究人员提供了解该领域进展的集中平台,是3D目标检测研究的重要参考。
awesome_deep_learning_interpretability - 最新深度学习模型解释性研究与资源汇编
Githubawesome_deep_learning_interpretability开源项目引用次数最新论文模型解释性深度学习
本项目收录了最新的159篇深度学习模型解释性相关论文，便于研究人员和工程师深入了解模型内部原理及行为。这些论文按引用次数排序，涵盖多个学科领域，提供了相应代码资源，帮助用户更好地应用解释性技术。页面内容定期更新，保障最新研究成果的收录和呈现。
llm_benchmarks - 大语言模型评估基准集合
GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言理解
llm_benchmarks是一个全面的大语言模型评估基准集合,涵盖知识理解、推理能力、多轮对话和内容摘要等方面。该项目包含MMLU、ARC、GLUE等知名数据集,用于测试模型在不同任务中的表现。这一标准化工具为评估大语言模型性能提供了可靠依据,有助于相关技术的发展与应用。
Awesome-ECCV2024-ECCV2020-Low-Level-Vision - ECCV底层视觉研究论文与代码汇总
ECCVGithub图像处理底层视觉开源项目计算机视觉论文收集
本资源库汇集了ECCV2024和2020年底层视觉领域的论文及代码。涵盖超分辨率、图像去雨、去雾、去模糊、去噪、恢复和增强等多个研究方向。项目提供了便捷的平台，使研究人员和开发者能够快速获取最新成果。此外，仓库还链接了CVPR、ICCV等相关会议论文集，以及底层视觉和AIGC研究组的整理资料。
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