Multimodal-RAG-Survey是一个全面梳理多模态检索增强生成（Multimodal RAG）领域的GitHub项目，旨在解决多模态数据融合与生成中的检索难题。该项目为研究人员提供了丰富的资源和前沿进展，涵盖62篇相关论文，并持续更新。通过提供多种模态（如图像、文本、视频等）的热门数据集，深入分析多模态RAG的最新进展和应用领域，帮助研究人员更好地理解和应用多模态RAG技术。
图神经网络(GNN)时间序列分析相关论文列表，提供了两种分类方式：基于任务的分类和基于模型的分类。
这是一个精心策划的资源列表，涵盖了有关在不进行昂贵再训练的情况下更新大型语言模型（LLMs）的优秀论文和资源，基于EMNLP'23的调查结果。
该项目是一个多模态大语言模型（MLLM）幻觉相关论文资源列表，汇集了关于MLLM中幻觉现象的研究论文，提供分类、标签和摘要，便于研究人员快速获取信息，并持续更新确保资源的时效性。
该项目汇总了与多模态大语言模型（LLM）相关的研究论文和资源，提供最新的研究趋势和进展，支持多种模态的学习方法，适用于学术研究和工程实践。
SENAT是一个通过Telegram机器人提供的信息平台，旨在帮助用户快速获取关于特定对象或主体的宝贵信息。该平台高效便捷，适合需要快速检索信息的用户。
这是一个精心整理的与大型语言模型中的检索增强生成（RAG）相关的论文和资源列表，适合研究人员和开发者使用，涵盖了最新的研究进展和不同的 RAG 方法与技术。
EmilyGPT是一个由Weebly驱动的网站，提供多种用途的个性化AI生成文本服务，帮助用户轻松获取所需内容。只需注册我们的新闻通讯，即可获取最新信息，并探索我们的虚拟助手Emily生成的文本。
Babymate是一个专门为新父母设计的AI聊天机器人，旨在全天候回答与婴儿相关的各种问题。它提供准确的信息和建议，是新父母在育儿过程中获取清晰和安慰的首选资源。
FMHY是一个汇集互联网上免费资源的宝藏库，帮助用户轻松找到各种免费的工具、服务和学习资源，让知识和工具触手可及。
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。
GFMPapers是一个收录与图基础模型（GFMs）相关的重要论文的平台，旨在帮助研究人员和开发者获取最新的研究进展和技术，提供论文的链接和摘要，方便进行文献回顾与深入研究。
