chain-of-thought

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Awesome-Multimodal-Large-Language-Models这是一个持续更新的多模态大语言模型（MLLM）资源清单，汇总了领域内最新进展，包括论文、模型、数据集和工具。项目按模型架构、任务类型和应用场景分类整理，覆盖从视★ 18,040LLMSurveyLLMSurvey 是《A Survey of Large Language Models》论文的官方 GitHub 页面，旨在系统梳理大语言模型领域的发展脉络★ 12,224Prompt_Engineering这是一个系统化的提示工程（Prompt Engineering）学习资源库，包含22种提示技巧，从基础概念到高级策略，全部配有可运行的Jupyter Noteb★ 7,872Awesome-LLM-StrawberryAwesome-LLM-Strawberry 是一个聚焦于 OpenAI o1 模型及推理技术的精选资源列表，收录了相关论文、博客和项目。它旨在帮助研究者和开发★ 6,907deepreasoningDeepReasoning 是一个高性能的 LLM 推理 API 和聊天界面，它将 DeepSeek R1 的思维链（CoT）推理过程与 Anthropic C★ 5,362reasoning-from-scratchreasoning-from-scratch 是一个从零开始实现推理大语言模型（LLM）的开源教程项目，基于 PyTorch 逐步构建。它旨在帮助开发者和研究者★ 5,321KilnKiln 是一个面向 AI 系统的全流程开发平台，旨在解决从数据准备到模型优化过程中工具链割裂、协作困难的问题。它提供数据集管理、人工标注与协作、评估（eval★ 5,130ekoEko 是一个用自然语言构建生产级智能体工作流的开源框架，基于 TypeScript 开发。它解决了开发者在构建复杂 AI Agent 时面临的编排难、调试难、★ 4,962adhdADHD 是一个为编码智能体设计的技能包，基于 Claude 与 Codex Agent SDK 构建。它解决的是 AI 在复杂创意任务中思路单一、容易陷入局部★ 4,307optillmoptillm 是一个面向大语言模型（LLM）推理场景的优化代理服务。它位于客户端与模型服务之间，通过集成多种前沿推理优化技术，如思维链（CoT）、自我一致性、★ 4,304Awesome-LLM-ReasoningAwesome-LLM-Reasoning 是一个精心整理的资源列表，聚焦于大语言模型（LLM）的推理能力，覆盖从经典的 Chain-of-Thought（Co★ 3,690DecryptPromptDecryptPrompt 是一个聚焦大语言模型（LLM）与提示工程（Prompt Engineering）的开源知识库，旨在系统性地整理和解读该领域的前沿论文★ 3,441prompt-in-context-learning这是一个关于上下文学习（In-Context Learning）和提示工程（Prompt Engineering）的资源集合项目，旨在帮助开发者系统掌握Chat★ 2,247DriveLMDriveLM 是一个面向自动驾驶的视觉问答（VQA）基准与数据集，源自 ECCV 2024 Oral 论文。它提出用图结构组织驾驶场景中的视觉问答，将感知、预★ 1,347Prompt4ReasoningPapersPrompt4ReasoningPapers 是一个聚焦于语言模型提示（Prompting）推理能力的论文清单，源自 ACL 2023 综述《Reasoning★ 1,008Awesome-LLM-Uncertainty-Reliability-Robustness这是一个聚焦大语言模型不确定性、可靠性与鲁棒性的精选资源清单，汇集了相关论文、工具、数据集和评测基准。项目解决LLM在实际应用中普遍存在的幻觉、过度自信、知识边★ 835babyagi-asiBabyAGI-ASI（BASI）是一个基于Python构建的自主且自我改进的智能体框架，源自经典的BabyAGI项目。它旨在解决传统任务执行智能体缺乏自主规划★ 807PromptInjectPromptInject 是一个用于评估大型语言模型（LLM）对对抗性提示攻击鲁棒性的开源框架。它通过模块化方式组装提示词，帮助研究者和开发者定量分析模型在面对★ 526Awesome-Attention-Heads这是一个关于大语言模型注意力头可解释性的精选资源库与综述项目。它系统性地整理了针对LLM中注意力头（attention heads）的解读、分析和可视化相关的研★ 416EasyInstructEasyInstruct 是一个面向大语言模型（LLM）的指令处理框架，旨在简化指令数据的构建、处理和评估流程。它解决了研究人员和开发者在准备微调或评估数据时，★ 407Video-T1Video-T1 是首个面向视频生成的测试时扩展（Test-Time Scaling）方法，由南洋理工大学等机构在 ICCV 2025 提出。它解决的是视频生成★ 319prompt-architectprompt-architect 是一个用于分析和优化提示词（Prompt）的智能体技能（Agent Skill）开源项目。它内置了 31 种分析框架，覆盖 7★ 304SIM-CoTSIM-CoT 是一个用于实现监督式隐式思维链（Supervised Implicit Chain-of-Thought）的开源项目，对应论文发表于 ICLR ★ 217scratchpadscratchpad是一个开源框架，旨在作为用户与机器之间的校准工具，强调用户上下文和用户意图。它通过逻辑解构用户的想法，从A到B再到Z，帮助用户将模糊的概念逐★ 198Awesome-Video-Reasoning-Landscape这是一个关于视频推理领域的开源综述项目，旨在系统梳理视频推理的最新任务、范式和基准。它解决了视频理解领域缺乏统一知识框架的问题，帮助研究者和开发者快速了解视频推★ 191cogitatorcogitator 是一个用于链式思维提示的 Python 工具包，旨在帮助开发者更便捷地构建和实验 CoT 提示。它解决了在提示工程中手动编写复杂思维链提示的★ 190ICSFSurveyICSFSurvey 是一个聚焦大语言模型自我修正与推理增强技术的开源综述项目。它系统梳理了 Self-Correct、Self-Refine、Self-Imp★ 172Building-Business-Ready-Generative-AI-Systems这是一个从零开始构建企业级生成式AI系统的完整代码仓库，旨在帮助开发者掌握架构设计和实现高级AI控制器、智能代理以及动态RAG（检索增强生成）框架。项目通过多个★ 171Sentiment-ReasoningSentiment-Reasoning 是一个面向医疗健康场景的情感推理模型与数据集项目，发表于 ACL 2025 Industry Track 并获 Oral★ 165opus-prompt-architectopus-prompt-architect 是一个专注于 2026 年 AI 工作流优化的提示词工程工具集，以 HTML 文档形式呈现。它主要解决 AI 提示词★ 125codified-prompt-rule-enginecodified-prompt-rule-engine 是一个专注于 Claude 提示词优化的开源项目，旨在通过结构化的规则引擎来提升 AI 交互效率。它解决★ 123awesome-deliberative-prompting这是一个精选资源列表，专注于'审慎提示'（deliberative prompting）技术，旨在指导用户如何向大型语言模型（LLM）提问，以促使其产生可靠推理★ 123VChainVChain是一个面向视频生成领域的推理增强框架，核心思想是引入“视觉思维链”（Chain-of-Visual-Thought），让视频生成模型在生成过程中显式★ 121Awesome-Multimodal-Reasoning这是一个精选多模态推理与生成前沿资源的列表，聚焦于基于强化学习（RL）的多模态大语言模型（MLLM）技术。项目系统梳理了图像理解、图像推理、图像生成等方向的最新★ 104SoftCoTSoftCoT 是一个针对大语言模型推理效率优化的开源项目，提出了“软思维链”方法。传统 Chain-of-Thought 推理依赖生成显式的文本步骤，计算开销★ 96Decoding-Tree-SketchingDecoding Tree Sketching (DTS) 是一个面向大语言模型并行推理的即插即用框架，发表于 ICML 2026。它无需训练，且与模型无关，可★ 73Latent-SFTLatent-SFT 是一个开源项目，提供了论文《Latent-SFT: teaching LLMs to reason with vocabulary-spa★ 61

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