多页文档理解」共找到 1088 篇相关文章

推荐文章8

CUTE DSL学习笔记一 CUTLASS 4.3.5 CuTe DSL 文档翻译

本文是 CuTe DSL 4.3.5 文档翻译,介绍了其核心概念、使用方法、与 CUTLASS C++ 关系等。它通过 Python DSL 降低 CUDA Kernel 开发门槛,支持 JIT 编译、多种架构,还说明了当前限制与未来计划。

GiantPandaLLM
开源动态8

NeurIPS 25开新坑:145万个图文对,覆盖八种主流水下理解任务

华中科技大学团队推出首个水下多模态大模型NAUTILUS,支持8种水下场景理解任务,还开源145万图文对的NautData数据集。模型通过VFE模块解决水下图像问题,性能超越现有模型,恶劣环境表现更佳。

新智元
开源动态8

NVIDIA开源“Banana”级黑科技!会懂物理、理解时间的图像编辑模型!

继谷歌Banana后,英伟达开源物理级图像编辑模型ChronoEdit - 14B,被称‘NVIDIA版的Banana’。它有‘时间观念’和‘物理常识’,能按描述生成符合物理规律图像,适用于多领域。

开源星探
算法论文8

击败Meta登榜首:推理增强的文档排序模型ReasonRank来了

本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank,在多个榜单击败多校和机构登榜首,其7B版本超越32B模型,论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。

机器之心
开源动态8

DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向吗?中科院新基准给出答案

DeepSeek-OCR的视觉文本压缩技术降低长文本处理成本,中科院自动化所等团队推出VTCBench基准测试评估模型视觉认知,含三大任务及衍生版本,测试结果有‘U型曲线’,还评测多种尖端模型。

新智元
推荐文章7

深刻理解Token:大语言模型(LLM)是如何看待这世界?

文章指出在大语言模型(LLM)中,Token是处理文本的基本单位。介绍了Token的概念、分词方法、向量化过程,还阐述了分词对模型性能的影响,如导致模型在数学、多语言处理上表现不佳等。

AINLPer
算法论文8

微软推出深度视频探索智能体,登顶多个长视频理解基准

尽管LLMs和VLMs在视频分析和长语境处理有进展,但处理数小时长视频有局限。微软提出智能体Deep Video Discovery (DVD),以简洁框架在LVBench取得高准确率,将以MCP Server形式开源。

机器之心
Product Application7

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。

CourseAI
开源动态8

多模态长文本理解测评首发:46款模型无一攻克128K难关

香港科大等研究者联合提出MMLongBench,用于评估多模态模型长文本理解能力。它覆盖5大类型任务的16个数据集,对46个模型测试显示,闭源和开源模型在长上下文任务均面临挑战,OCR和跨模态检索能力是瓶颈。

量子位
推荐文章7

写代码从来不是瓶颈

Pedro Tavares认为软件开发瓶颈并非写代码,而是代码审查、知识传递等“人类开销”。LLM让写代码变容易,但理解、测试代码成本更高,未解决根本问题,团队理解代码成本才是瓶颈。

宝玉AI