llm-self-correction-papers

一页看尽LLM自我纠正论文,快速跟上研究热点

这是一个关于大语言模型(LLM)自我纠正(Self-Correction)方向的论文列表项目,旨在系统收集和整理该领域的研究成果。它解决了研究者难以快速追踪自我纠正技术进展的问题,核心能力是按主题分类收录论文,涵盖推理、生成、工具使用等多个子方向,并持续更新。项目为学术研究和工程实践提供了便捷的文献入口,帮助用户了解自我纠正的前沿方法和趋势。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 83
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队ryokamoi
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,完全免费,无付费版本。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言
技术栈/模型large-language-models,natural-language-processing,self-correction
GitHub 星标★ 83
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-11-27 00:00:00
最近更新2026-09-02 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1

使用教程

核心亮点

  • 主题聚焦明确,直接针对LLM自我纠正这一细分方向,检索效率高
  • 按子方向分类整理,便于按需查阅不同场景下的纠正技术
  • 持续更新维护,能反映该领域的最新研究动态

不足之处

  • 仅提供论文列表,无摘要或代码链接,需自行跳转阅读
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 科研人员快速调研LLM自我纠正领域的研究现状
  • 工程师寻找可借鉴的自我纠正方法以改进模型输出质量
  • 学生入门学习自我纠正技术,梳理知识脉络

替代项目

awesome-llm-self-correction、LLM-Self-Correction-Survey、awesome-llm-reasoning

项目介绍

llm-self-correction-papers 是评测安全领域的开源项目,由 ryokamoi 开发,2024 年首次发布。

它收录于评测安全分类,该分类目前共有 466 个项目,GitHub 星标数为 83。

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 2026-09-02。完全免费,无付费版本。

它主要面向的使用场景是:科研人员快速调研LLM自我纠正领域的研究现状。同类可对比的替代方案包括 awesome-llm-self-correction、LLM-Self-Correction-Survey、awesome-llm-reasoning。

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