mllmcl-replaydata

数据集文件元信息以及数据文件，请浏览“数据集文件”页面获取。 该数据集为补充文件，用于MLLM-CL文章中router的训练数据以及抽取的回放数据。 您可以通过如下GIT Clone命令，或者ModelScope SDK来下载数据集 #### 下载方法 :modelscope-code[]{type="sdk"} :modelscope-code[]{type="git"} #### Citation If you find our work helpful, feel free to give us a cite. ``` @article{zhao2025mllm, title={Mllm-cl: Continual learning for multimodal large language models}, author={Zhao, Hongbo and Zhu, Fei and Guo, Haiyang and Wang, Meng and Wang, Rundong and Meng, Gaofeng and Zhang, Zhaoxiang}, journal={arXiv preprint arXiv:2506.05453}, year={2025} } ```本数据集涵盖文件元信息与数据本体，可通过「数据集文件」页面获取全部相关内容。 本数据集为补充性文件，用于支撑MLLM-CL论文中路由模块（router）的训练及经抽取得到的回放数据。 您可通过以下GIT Clone命令或ModelScope SDK下载本数据集。 #### 下载方法 :modelscope-code[]{type="sdk"} :modelscope-code[]{type="git"} #### 引用说明 若您的研究工作得益于本数据集，请引用我们的相关成果。 @article{zhao2025mllm, title={Mllm-cl: Continual learning for multimodal large language models}, author={Zhao, Hongbo and Zhu, Fei and Guo, Haiyang and Wang, Meng and Wang, Rundong and Meng, Gaofeng and Zhang, Zhaoxiang}, journal={arXiv preprint arXiv:2506.05453}, year={2025} }

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集名为mllmcl-replaydata，是MLLM-CL论文中用于路由器训练和重放数据的补充文件。它支持多模态大语言模型的持续学习研究。