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文档OCR新范式0.84 页/秒,吊打MinerU Qwen2.5VL
MonkeyOCR采用SRR三元组范式,简化多工具管道,避免整页文档处理低效率。与MinerU、Gemini 2.5 Pro等对比,性能表现优,处理速度达0.84页/秒,但对扫描件效果欠佳,架构含多模型,可通过特定地址测试。
本地部署Qwen 3.8 27B,要用什么配置
Qwen 3.8 27B是性能好、体积小的开源模型,个人也能本地部署。本地跑开源大模型,重点看容量和带宽两个指标,还介绍了Mac、RTX 5090、RTX PRO 6000三种部署方案及优缺点。
从BERT到T5再到Qwen3:关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入(GPTE),系统介绍其架构、数据、模型,探讨预训练语言模型(PLM)给GPTE带来的基础能力与高级扩展,还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
520,遇见国产「新模王」Qwen3.7-Max!
在2026阿里云峰会上,阿里推出全新一代千问旗舰模型Qwen3.7 - Max。它在各类测评中成绩亮眼,性能直逼全球最强模型,还针对Agent优化。阿里全栈AI体系助力模型高频迭代,千问深耕开源社区,志在成为智能体时代基础设施。
从BM25到Multi-Vector:6种Embedding演进路线
文章介绍从BM25到Multi - Vector的6种Embedding演进路线,涵盖Sparse、Dense等类型,分析其痛点、效果、案例及选型建议,还给出不同场景的方案选择和步骤。
从BM25到Multi-Vector:6种Embedding演进路线
文章介绍6种Embedding演进路线,包括Sparse、Dense等,分析其特点、痛点、效果和案例,还给出选型建议,如关键词匹配选Sparse,长文本定位选Multi - Vector,也提及方案选择步骤。
实测Qwen-MT翻译模型,确实又快又好
阿里云百炼最新翻译模型Qwen-MT开放,有支持多语言互译、提供专业功能、轻量级架构等亮点。实测显示其响应快、回译准确、能调风格,200字文本仅需2.5秒。
Google Gemini Embedding2:一个模型处理所有媒体类型
Google发布Gemini Embedding 2,首个原生多模态嵌入模型。能处理文本、图像等多种媒体类型,支持交错输入,覆盖超100种语言。与多模型串联方案比,延迟降70%、召回率升20%。已可在Gemini API等使用。
阿里自己上场,用Qwen3做起了SmartResume应用
近期,阿里用Qwen3-0.6B+YOLOv10做了智能简历解析系统SmartResume,Code、Model、Paper都已开源。该系统支持多种文档格式,融合OCR与PDF元数据完成文本提取,结合版面检测重建阅读顺序,并通过LLM将内容转换为结构化字段。
美国ATOM报告:Qwen称霸武林,中国统治开源世界
美国ATOM报告显示,2025年夏中国开源语言模型超美国,下载、使用量差距显著。Qwen成王者,DeepSeek在大模型领域表现出色。新势力如Nvidia、OpenAI等也在追赶,报告引入新指标衡量模型热度。