LLaVA-pp开源项目 – 增强多模态任务处理能力

OmniSealBench 是一个为神经网络水印技术提供全面基准测试的平台。它集成了多种数据集和评估指标，支持快速生成和检测水印，旨在精准衡量水印性能并显著提高效率。

Pix2Text 是一个用于将图像中的文本和数学公式转换为可编辑格式的工具，支持 80+ 种语言的识别，提供高精度的识别模型，优化了识别逻辑和输出格式，增强了用户体验。

一个专注于挖掘多模态视觉语言模型潜力的开源项目，支持从2B到34B不同规模的密集和MoE大型语言模型，具备图像理解、推理和生成的能力。

ScholiumAI是一款专为学术研究者设计的AI助手，旨在让学术研究变得更加轻松高效。它能够快速查找相关学术论文，告别无用的搜索结果，并提供多种引用格式，帮助用户快速生成文献引用。作为一款开源项目，ScholiumAI采用GPL-3.0许可，用户可以自由使用和贡献代码，推动其持续发展。

MiniMind-V是MiniMind纯语言模型的视觉能力拓展，包含VLM大模型的极简结构、数据集清洗、预训练(Pretrain)、监督微调(SFT)等全过程代码。它是开源VLM模型的最小实现，也是入门视觉语言模型的简明教程。

neurapress 是一个开源的 Markdown 转微信公众号排版工具，提供实时预览、移动端支持、微信风格适配、样式定制、一键复制、模板系统等功能，基于 Next.js 构建，性能优异，适合快速高效地生成符合微信公众号排版的文章。

AutoGPT 是一个高度自治的自动化工具，专注于让用户聚焦于“解决什么问题”，而不是“如何解决问题”。它能够自动规划并执行任务，适用于多种场景，用户无需提供详细的任务描述即可处理复杂任务。

lmms-finetune 是一个多模态大模型微调工具，提供了一个统一的代码库，简化了微调流程，支持微调多种LLM。它支持完整模型微调和LoRA微调两种方式，并且具有良好的扩展性，能够满足不同场景下的需求。

microchain是一个基于函数调用的LLM智能体的开源项目，旨在提供简洁高效的智能体解决方案，支持多种功能与集成，适合开发者和企业使用。

RL-VLM-F是一个结合视觉和语言的强化学习项目，通过利用基础模型的反馈进行学习，旨在优化多模态任务中的决策过程。

Sa2VA是由字节跳动、北京大学等机构的研究者提出的一个多模态模型，结合了SAM-2和LLaVA的优势，能够精准分割视频中的物体并理解视频内容，同时支持自然语言指令输入。该模型通过引入特殊的[SEG] Token，实现了SAM-2与LLaVA的连接，使其在视频理解与物体分割方面表现出色。

Bulifier是一个创新的开源项目，旨在通过利用AI和引入基于要点的新中介语言来转变软件开发。它旨在弥合人类逻辑与AI生成代码之间的差距。

TGS-SaltNet是Kaggle TGS盐体识别挑战中排名第22的解决方案，基于深度学习技术，专门用于高效识别地质勘探中的盐体。该项目采用了优化的神经网络架构，支持高性能的模型训练和推理，并能够处理大规模数据。

专注于开放词汇感知领域的综合资源集合，涵盖了开放词汇感知（包括2D和3D）相关的论文和代码资源，为研究人员提供了该领域最新研究成果的集中索引。该项目持续更新，助力研究人员快速上手，涵盖了3D和2D两大领域，资源丰富，提供了10多篇顶级会议论文及代码链接。

这是一个持续更新的项目，汇集了与知识驱动无人驾驶相关的论文和资源，旨在为研究人员和开发者提供丰富的参考资料和工具。