#GPT-4V

AppAgent

AppAgent是一种基于LLM的多模态智能代理框架，模仿人类点击和滑动操作来运行智能手机应用。框架通过自主探索或观察人类演示学习新操作，生成知识库以执行复杂任务。无需系统后端访问，适用性广泛。提供详细配置步骤、评估基准和使用案例，支持GPT-4V和通义千问-VL等多种模型。

OSWorld

OSWorld项目提供多平台兼容的虚拟环境和基准测试工具，支持AWS、Azure、VirtualBox等。通过详细的安装指南和快速启动示例，用户可轻松配置和运行环境。项目包含最新的代码重构与平台扩展，并发布了相关论文和项目页面，提供全面的技术支持和资源。

awesome-openai-vision-api-experiments

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。

Open-Interface

Open Interface通过向LLM后端（如GPT-4V）发送用户请求来实现计算机的全自动驾驶功能。系统通过模拟键盘和鼠标输入自动执行任务，并在必要时发送当前屏幕截图进行调整。此项目支持MacOS、Linux和Windows，并允许连接不同的LLM后端进行自定义配置，带来了提高效率和自动化的新选择。

awesome-hallucination-detection

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。

sports

本文介绍了如何在足球赛事中使用YOLOv5和ByteTrack技术进行球员追踪，使用YOLOv7实现3D姿势估计，并通过GPT-4V基于球衣颜色分配球员。文章包含技术应用示例、实现方法以及相关视频和代码资源，旨在帮助读者更好地理解和应用这些技术。

SoM

Set-of-Mark (SoM)通过在图像上叠加可定位标记，增强GPT-4V的视觉理解能力。该技术改善了模型在多种视觉任务中的表现，实现跨图像引用、问题解决和知识共享等应用。SoM为视觉AI领域开辟新方向，使GPT-4V能更准确地分析复杂视觉信息。

vimGPT

vimGPT是一个创新的网页浏览项目，结合了GPT-4V的视觉能力和Vimium扩展。该项目实现了无需鼠标的网页浏览，用户可通过键盘或语音命令操控浏览器。vimGPT探索了多模态模型在网络交互中的应用，提高了网页访问的便利性。项目正在开发更多功能，如集成高级API和提升图像分辨率，以增强整体用户体验。

Awesome-Multimodal-Prompts

Awesome-Multimodal-Prompts收录了针对GPT-4V的多模态提示词集合，包括图像识别、视频理解和代码生成等领域的实用示例。这些提示词展示了GPT-4V的视觉分析能力，可用于图像到文本的智能转换，为多模态AI应用开发提供参考。该项目汇集的提示词示例有助于开发者探索和利用GPT-4V的多模态功能。