Awesome-Reasoning-Foundation-Models

收录理由

想快速摸清大语言模型和多模态模型在推理能力上的研究脉络，这份清单能省下大量检索时间。它先按语言、视觉、多模态等模态划分基础模型，再把推理工作细分为常识、数学、逻辑、因果、视觉、音频、多模态以及智能体推理等方向，另辟章节整理预训练、微调、对齐训练、混合专家、上下文学习和自主智能体等关键技术。配套的综述论文提供了整体框架，而清单本身则逐条链接到具体论文和基准，方便对照原始出处。无论是团队在规划推理项目时筛选参考，还是学生搭建文献综述，都能从中快速看出某一能力下哪些基准反复出现。这是一份供阅读的研究地图，而非可直接部署的软件。