Awesome-LLM-Reasoning是一个精选的资源和论文集合，旨在深入探索LLMs与MLLMs的推理能力。覆盖方法论、技术研究和实证分析等多个领域，提供最新的研究动态和技术解析，助力学术和技术人员加深对这些模型的理解。

ScienceQA项目结合多模态推理和思维链技术，开发了一个包含图像和文本的大规模科学问题数据集。通过利用GPT等先进语言模型，该项目在科学问题回答任务中实现了高达96%的准确率。ScienceQA已被多家机构采用，并在多个顶级学术会议上展示，展现了其在科学教育和人工智能领域的应用潜力。

本项目全面综述了链式思维推理(Chain of Thought Reasoning)领域的研究现状,包括最新进展、前沿挑战和未来方向。内容涵盖CoT在数学推理、常识推理等领域的应用,以及相关基准测试集。同时分析了CoT的核心机制,如提示工程和多模态推理。对于研究人员和从业者而言,这是了解CoT最新动态的重要参考资源。