「文档解析器」共找到 731 篇相关文章
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。
OCR 赛道变天了：Datalab 要亲手杀死自己
Datalab推出Chandra模型，指出老一代pipeline OCR已到天花板。它从“切块识别”转向“整页理解”，在布局感知、数学支持、表格表单处理上表现出色，标志OCR从“识别字符”进入“理解文档”阶段。
给文档质量"打分"：DIQA-5000 数据集与融合版面语义的 DocIQ 质量评估模型
文档图像质量评估（DIQA）是评判‘增强算法有没有把图变好’的关键工具。过去研究多围绕自然图像，缺文档专用数据集。本文提出DIQA - 5000数据集和DocIQ模型，补齐缺口。
结构化扩展拿下Agent工具检索新SOTA，精准找到API｜ICLR'26
宁波东方理工大学沈晓宇团队在ICLR 2026发表论文，指出当前工具检索瓶颈在于工具文档。提出对文档结构化扩展，再训练模型的方案，构建TOOL - REX等组件，实验显示显著提升检索性能。
吴恩达推出 Context Hub，专治 AI 写代码时的「瞎编」问题
吴恩达推出开源工具 Context Hub，解决 AI 写代码时的「API 幻觉」问题。它通过喂最新文档，让 Agent 按需取用，还能做批注。与 MCP 路线工具不同，它按需拉文档，且引入反馈机制更新文档。
谷歌预览Code Wiki：你能信任AI来记录你的代码库吗？
谷歌预览Code Wiki，为代码库生成并更新文档，预览版含数百开源项目文档，Gemini CLI扩展将支持内部代码库。它有聊天界面，但AI生成文档缺乏权威性，开发人员看法不一，且非真正维基。
大模型 Token 究竟是啥：图解大模型Token
文章详细解释大模型Token概念，指出分词器会把文字切成Token，不同分词器切分结果不同。还介绍分词器的分词方法，通过统计文字出现频率打包成Token并编号，不同模型切分结果有差异。
第 2 章 主流 Agent 模式深度解析
文章深度解析主流 Agent 模式，用生活化类比介绍了 ReAct、Plan - and - Execute、Tool Use、Reflection / Self - Critique 四种模式，阐述其技术要点、优缺点及适用场景，还对多模式进行对比。
2025 年最全面的 LLM 架构技术解析【长文】
Sebastian Raschka更新「大型LLM架构对比」长文，解析2025年LLM架构发展。介绍了如DeepSeek V3、OLMo 2、Gemma 3等模型架构特点，像DeepSeek V3用MLA和MoE提升效率，还探讨线性注意力复兴等趋势。
The Batch: 931 | 统一视觉媒体的单一分词器
Apple团队开发多维分词器AToken，可将图像、视频、3D对象映射到共享token空间，统一处理视觉媒体。它由预训练编码器和解码器组成，经多阶段训练，在多任务上达或接近先进水平，为视觉模型带来通用性。