Awesome-Multimodal-LLM-Autonomous-Driving

多模态大语言模型推动自动驾驶技术创新

该资源库汇集自动驾驶领域多模态大语言模型(MLLM)相关研究,全面介绍MLLM在感知、规划和控制方面的应用。内容涵盖最新模型、数据集和基准,并总结WACV 2024 LLVM-AD研讨会成果。项目探讨了MLLM应用于自动驾驶系统的挑战和机遇,为研究人员和工程师提供了解该前沿领域发展的宝贵参考。

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介绍相关项目

Awesome-Foundation-Models - 视觉语言基础模型精选资源库

Github基础模型多模态开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome-Foundation-Models项目提供视觉和语言基础模型的精选资源列表，涵盖最新研究论文、综述文章和开源代码。内容包括图像、视频和多模态等领域，助力研究者和开发者追踪前沿进展、了解研究动态和寻找实用实现。该资源库为人工智能领域提供全面而权威的参考。

DriveLM - 自主驾驶图形视觉问答新进展

CVPR 2024DriveLMGithubGraph VQAnuScenes开源项目自主驾驶

DriveLM项目集成nuScenes和CARLA数据集，提出基于VLM的图形视觉问答方法，实现图形VQA和端到端驾驶。作为CVPR 2024自主驾驶挑战的主要赛道，提供了基准、测试数据、提交格式和评估流程，帮助解决数据缺乏和闭环规划问题。了解DriveLM的关键特性、主要优势及最新更新，推动多模态模型在现实应用中的发展。

Awesome-LLM-Reasoning - 探索语言模型与多模态大型语言模型的推理能力汇编

Awesome LLM ReasoningGithub多模态推理大语言模型开源项目技术进展推理能力

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。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs - 大语言模型在智能体研究与应用中的精选资源

Embodied AIGithubInteractive Embodied LearningLarge Language ModelsMulti-Agent LearningSelf-Evolving Agents开源项目

该项目汇集了使用大语言模型(LLMs)进行智能体(Embodied AI)研究的精选资源，涵盖自适应智能体、社交智能体、复杂应用、模拟学习、规划与操作、多智能体协调等专题。项目主页提供丰富的论文资料和最新研究进展，适合相关领域研究者和开发者参考，不断更新。

Multimodal-AND-Large-Language-Models - 多模态与大语言模型前沿研究综述

Github人工智能多模态大语言模型开源项目机器学习视觉语言模型

Awesome-LLMs-Datasets - 完整收录大型语言模型数据集的多维度分类概览

GithubLLMs数据集大语言模型开源项目指令微调数据集评估数据集预训练语料库

这个项目全面收集和分类了大型语言模型(LLM)数据集，包括预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集五大类别。新增的内容涵盖多模态大语言模型数据集和检索增强生成数据集。项目统计了444个数据集的详细信息，覆盖8种语言和32个领域，为LLM研究提供了全面参考资源。

PointLLM - 多模态大语言模型理解点云数据的突破性进展

3D点云GithubPointLLM多模态大语言模型开源项目计算机视觉

PointLLM是一个创新的多模态大语言模型，可理解物体的彩色点云数据。该模型能够感知物体类型、几何结构和外观，而不受深度模糊、遮挡或视角依赖等问题影响。项目团队收集了包含660K简单和70K复杂点云-文本指令对的数据集，并采用两阶段训练策略。为评估模型的感知和泛化能力，研究人员建立了生成式3D物体分类和3D物体描述两个基准，并使用三种评估方法进行测试。

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-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用

Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱

Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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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。

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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