Awesome-MLLM-Uncertainty

一页看尽多模态模型不确定性研究,快速定位关键论文

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 59
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 该项目为开源论文列表,无在线服务,完全免费。

项目预览

Awesome-MLLM-Uncertainty 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队Ruiyang-061X
定价模式🏷️完全免费
价格说明该项目为开源论文列表,无在线服务,完全免费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
技术栈/模型large-language-models,large-vision-language-models,large-vision-models,mllm,multi-modal,uncertainty,uncertainty-estimation,uncertainty-quantification
GitHub 星标★ 59
上线时间2024-11-27 00:00:00
代码更新2025-04-02
仓库体积390 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数8

项目介绍

这是一个精选多模态大语言模型(MLLM)不确定性研究论文的列表项目,旨在系统梳理该领域的最新进展。它解决的是MLLM在推理过程中缺乏可靠置信度、容易产生幻觉或错误输出等问题,通过整理相关论文帮助研究者快速了解不确定性量化、校准、推理时不确定性估计、基于不确定性的幻觉缓解等方向。项目按主题分类收录论文,并附有简要说明和链接,方便检索。作为社区维护的awesome列表,它降低了文献调研门槛,适合学术研究者和工程师跟踪前沿。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 59

核心亮点

  • 主题聚焦,专门整理MLLM不确定性,比通用LLM列表更对口
  • 分类清晰,按方法/应用场景组织,便于按需查阅
  • 论文条目附带说明,节省筛选时间

不足之处

  • 项目处于早期,收录论文数量有限,覆盖不全
  • 缺少代码或实验对比,仅提供论文链接,实用性受限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 学术调研:快速了解MLLM不确定性研究方向
  • 论文写作:查找相关参考文献
  • 技术选型:评估不确定性方法在业务中的可行性

替代项目

Awesome-LLM-Hallucination、Awesome-MLLM、Awesome-Uncertainty

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