Awesome-Prompting-on-Vision-Language-Model
一网打尽视觉语言模型提示工程论文，快速入门研究
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 512
使用教程
环境要求
- 无需部署
安装与启动步骤
-
1认清它是综述清单
汇总的是视觉语言模型提示工程的论文。
-
2按提示类型分组看
归纳式、示例式、推理链各自有对应工作。
-
3挑带开源代码的
纯论文只能读结论，复现要看代码。
-
4注意评测口径不统一
不同论文的基准不一样，分数不能直接比。
如何确认成功
能说清三类视觉提示方法各自的适用场景，并挑出两篇带公开代码的工作
注意事项
- 这是视觉语言模型提示工程的论文清单兼综述。
- 提示工程在这类模型上的作用和纯文本模型不完全一样，值得单独读。
- 不同论文评测口径差异大，横向比分数没有意义。
- 清单偏研究，工程落地要先看有没有配套代码。
核心亮点
- 系统梳理了提示工程在视觉语言模型中的三大类方法，结构清晰
- 基于正式综述论文，内容经过学术筛选，质量有保障
- 持续更新，紧跟领域最新研究进展
不足之处
- 仅为论文列表，不包含代码或实验复现，实用性受限
- 文档/社区待观察
适用场景
- 学术研究：快速了解视觉语言模型提示工程的研究脉络
- 论文调研：查找特定方向的经典论文和最新工作
- 课程学习：作为研究生或高年级本科生相关课程的参考资料
替代项目
Awesome-VLM-Prompting、Awesome-Prompt-Engineering、Prompt-Engineering-Guide
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