in-context-learning

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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-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★ 3,441LLMAgentPapersLLMAgentPapers 是一个精心整理的论文清单，聚焦于大语言模型（LLM）智能体领域。它系统性地收录了该方向的重要论文，涵盖智能体架构、规划、记忆、工具★ 3,122prompt-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★ 2,247vall-eVALL-E 是一个基于 PyTorch 的零样本文本转语音（TTS）实现，源自微软提出的神经编解码语言模型。它利用大规模语言模型的思路，将语音离散化为音频编解★ 2,219EmuEmu 是北京智源人工智能研究院（BAAI）发布的一系列生成式多模态模型，涵盖图像生成、视频生成以及多模态理解等任务。该项目旨在通过统一的模型架构和训练范式，解★ 1,778UNOUNO 是一个基于扩散 Transformer 的图像生成定制化方法，由清华大学提出，论文发表于 ICCV 2025。它解决的是当前定制化生成模型只能处理单主体★ 1,363Awesome-LLM4IE-PapersAwesome-LLM4IE-Papers 是一个精选论文列表，专注于大语言模型（LLM）在生成式信息抽取（IE）领域的应用。该项目系统整理了利用LLM进行实体★ 1,064Awesome-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★ 835synalinkssynalinks 是一个基于图的、可编程的神经符号语言模型框架，旨在用最少的代码将想法快速转化为生产级应用。它融合了符号推理与神经网络，借鉴了深度学习领域十年★ 461EasyInstructEasyInstruct 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，★ 407freshqaFreshQA是一个用于评估大型语言模型（LLM）事实性和时效性的问答基准数据集，源自论文FreshLLMs。它包含约600个需要最新信息才能正确回答的问题，覆★ 402VisualClozeVisualCloze 是一个基于 ICCV 2025 论文的通用图像生成框架，旨在统一多种图像生成任务，并支持泛化到未见过的任务。它通过类似“完形填空”的机制★ 283language-plannerlanguage-planner 是论文《Language Models as Zero-Shot Planners》的官方代码，旨在利用大型语言模型（LLM）★ 281

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