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

这是一个关于视觉语言模型提示工程的精选论文列表,源自一篇系统综述论文。它系统梳理了提示工程在视觉语言基础模型上的应用,包括文本提示、视觉提示和综合提示等方向。项目通过分类整理相关研究,帮助研究者快速了解该领域的研究脉络、关键技术和最新进展。其核心能力在于提供一个结构化的知识索引,涵盖从基础概念到前沿方法的广泛内容,并持续更新以反映领域动态。对于希望入门或深入视觉语言模型提示工程的研究者,这是一个宝贵的起点和参考资料。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 513
维护状态 低维护
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队JindongGu
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,无在线服务,需自行部署,完全免费。
访问状态
是否开源
开源协议
主要语言
技术栈/模型foundation-models,prompt-engineering,vision-and-language
GitHub 星标★ 513
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-07-23 00:00:00
最近更新2026-08-25 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

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

项目介绍

Awesome-Prompting-on-Vision-Language-Model 是评测安全领域的开源项目,由 JindongGu 开发,2023 年首次发布。

它收录于评测安全分类,该分类目前共有 458 个项目,GitHub 星标数为 513。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-08-25。无在线服务,需自行部署,完全免费。

它主要面向的使用场景是:学术研究:快速了解视觉语言模型提示工程的研究脉络。同类可对比的替代方案包括 Awesome-VLM-Prompting、Awesome-Prompt-Engineering、Prompt-Engineering-Guide。

上一篇:ChatGPT-Sentiment-Evaluation

下一篇:VLABench

同类项目推荐

akto 开源

给 AI 应用做安全体检,防提示注入和数据泄露

Akto is the fastest growing AI Security platform for your teams to secure AI agents,···

★ 1517 2026-08-20
XSafeClaw 开源

给 AI 智能体装上安全盾,自动红队测试找漏洞

Introducing XSafeClaw: The Open-Source Agent Safety Platform from Fudan University

★ 164 2026-08-10
deepteam 开源

自动模拟越狱攻击,提前测出 LLM 安全漏洞

DeepTeam is a framework to red team LLMs and AI agents.

★ 2937 2026-09-12
Tracely-ai 开源

把生产事故变成回归测试,合并前自动拦截 AI 故障

Trace-native CI/CD for AI agents — production failures become regression tests that···

★ 1362 2026-08-24