搜索：结构化信息提取

「结构化信息提取」共找到 1170 篇相关文章

ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准

文章指出推理阶段扩展（TTS）能提升推理大模型解决复杂问题的能力，但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准，评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大，混合策略性能更优。

北卡罗来纳大学教堂山分校团队提出 One Hand to Rule Them All，构建统一描述空间，使不同灵巧手共享动作表达与策略结构。该方法解决跨手泛化难题，实验证明其在多方面有效，有望推动机器人操作研究发展。

昆仑万维推出天工Skywork桌面版，专为Windows打造，能调用Claude和Gemini。实测显示，它可高效分类文件夹、提取图片、生成报告等。相比Claude Cowork，其在生态、视觉、模型等方面有优势，还降低了办公门槛。

2025年中国AI行业模型能力强但用户体验复杂，存在数字鸿沟。中国电信在数智科技生态大会上，天翼AI发布星辰智能体服务平台1.0，以统一入口“星小辰”智能体重塑入口逻辑，还在多领域布局扩张能力。

DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。

DeepSeek在GitHub开源LPLB，这是基于线性规划的并行负载均衡器，用于优化MoE模型专家并行工作负载分配。它通过动态重排序、副本构建等机制实现动态负载均衡，支持多种拓扑结构，但也存在成本估算等局限性。

本文基于 SpringAI Alibaba Graph 构建 Java 版 DeepResearch 系统，实现信息搜集到报告生成的全自动流程。介绍系统能力、架构、核心功能节点及技术点，还阐述 RAG、搜索、MCP、报告生成等功能，给出使用、部署和社区参与方式。

在文化遗产与人工智能交叉领域，研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练，配套结构化评测基准，让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。

OpenAI发布《写好文档指南》，强调写文档是为把信息装进别人脑子，是同理心的体现。给出让人能扫、好读、更多人看懂等原则，如拆分内容、句子简洁等，还指出必要时可打破规则。

文章指出AI时代人们学不进去，原因在于信息爆炸、AI工具易致分心，本质是没学会处理学习不适。介绍了Time Boxing、“10分钟法则”等应对方法，强调专注力是新学习力，要预先规划建立学习系统。