StudyRecon通过绘制研究领域图谱和组织相关研究，简化文献综述过程，帮助用户更快地完成高质量的综述。该平台提供高效的搜索和组织工具，使文献综述更加便捷。
该项目是一份多模态大语言模型相关论文和资源的阅读清单，旨在汇集、分类和整理最新的研究成果，帮助研究人员和开发者了解多模态LLM的进展和最佳实践。
该项目是对多模态大语言模型的全面调查，涵盖最新进展、模型比较和评估以及多种应用场景，信息更新频繁，确保时效性。
多模态持续学习资源库：汇集多模态持续学习方法的资源库，提供最新的研究进展和相关论文，助力人工智能领域的学习与发展
Humanity's Last Exam (HLE) 是一个多模态基准，位于人类知识的前沿，旨在成为此类学术基准的最终封闭式评估，覆盖广泛的学科领域。
EMMA是一个增强型多模态推理基准测试，用于评估大型多模态语言模型在数学、物理、化学和编程等领域的推理能力，帮助研究者发现模型在复杂多模态任务中的局限性。
Mini-LLaVA是一款轻量级的多模态大语言模型，能够处理图像、文本和视频输入，实现高效且灵活的多模态数据处理。其设计旨在简化多模态应用的开发，提供了简约的实现和灵活的接口，方便用户进行快速开发和实验。
本项目提供了一份关于大型预训练基础推荐模型的文献综述，探讨了推荐系统的基础模型及其演变，包括ID嵌入的必要性、替代方案，以及推荐系统向生成范式转变的可能性。此外，还研究了如何利用大型语言模型增强推荐系统的性能，并论述了多模态推荐系统的未来发展方向。
