TemporalBench是一个专门用于评估多模态视频模型在细节时间动态和动作理解能力方面的基准测试工具，包含约10K视频问答对，这些问答对源自2K高质量的人工注释视频字幕。
CLEVR数据集生成工具用于生成视觉推理任务的合成数据集，支持用户自定义场景参数，促进AI的视觉理解研究，且包含评估模型性能的工具。
包含10万个压缩驾驶视频的数据集，用于机器学习研究，可用于GPT视频预测模型的实验，还包含编码器/解码器和视频预测模型示例
katakomba是一个专为NetHack游戏设计的数据驱动的基准测试工具，提供超过30个标准化数据集，并支持多种基于循环的离线强化学习基线模型，旨在促进研究和开发中的基准测试。
代表性LLM文本数据集大列表，包括预训练语料库、微调指令数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集
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
Qwen2-VL是由Qwen团队和阿里云开发的多模态大语言模型系列，能够处理时长超过20分钟的视频，同时在文档理解方面表现出显著优势。该模型支持多模态输入，能够处理视频和文本数据，适用于多种应用场景。
M6Doc是用于现代文档布局分析研究的数据集，包含9,080张现代文档图像，涵盖科学文章、教材、试卷、杂志、报纸、笔记和书籍等七个子集，提供了多样的数据来源和详细的文档布局标注标签。
大型视觉语言模型的海量多模态交叉理解基准测试，旨在评估模型在不同领域中的理解与生成能力，支持自动化的可靠度量。
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。
