「多模态文档解析」共找到 1374 篇相关文章
ReAct范式深度解析：从理论到LangGraph实践
文章深度解析ReAct范式，从理论出发，介绍其原理及解决的传统AI问题。分析LangGraph中ReAct实现机制，结合智能解决方案系统案例展示应用价值，还给出手写实践及使用ReAct范式的总结建议。
攻克长文档与多模态挑战，Paper2Video实现学术视频的自动化生产
新加坡国立大学 Show Lab 团队主导研究，提出 Paper2Video 基准及评价指标，还推出 PaperTalker 多智体框架实现学术视频自动化生产，实验显示其在多方面表现佳，效果接近人工水平。
750篇论文，彻底把统一多模态模型摸清了
未来迈向AGI需多模态AI系统。南大等联合发表综述，涵盖754篇文献。分析传统路线痛点，介绍统一多模态模型定义、技术路线、训练方法等，还提及应用场景及未来方向。
多模态Deep Research，终于有了「可核验」的评测标准
俄亥俄州立大学与 Amazon Science 等联合发布 MMDR - Bench，将多模态 Deep Research 评估拉到可核验标准。它含 140 个专家任务，覆盖 19 领域，把评估拆成 3 段管线、12 指标，强调过程证据链。
人大-清华-腾讯发布：音频 - 视觉多模态任务统一框架
人大、清华和腾讯合作发布Crab论文，目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案，构建数据集、设计LoRA结构、统一架构，训练分预训练和指令调整两阶段。
初识App Store和苹果审核【第一期】深度解析
App Store的审核流程和苹果惩罚机制究竟是怎样的？文章详细解析了App Store的变迁、分发模式、开发者账号区别、上架流程、审核流程和依据，以及惩罚机制和应对方式。
Anthropic重磅研究：250份文档就能 “搞垮” 大模型？
Anthropic等团队发布研究，进行大规模投毒攻击模拟。结论是投毒大模型所需‘毒药’数量与模型大小和干净数据量无关，取决于投毒文档绝对数量，250份就能‘搞垮’模型，改变了对AI安全的认知。
刚刚，DeepSeek 文档更新，Agent 开发者要注意这个字段
DeepSeek在官方API文档给出thinking mode和tool call结合样例，把模型中间思考过程成Agent系统需管理部分。关键字段`reasoning_content`从调试信息成协议流程一部分，影响状态管理、多模型适配等。
参数砍到 1B，这个小钢炮拿下多模态第一
面壁智能发布并开源参数量仅 1.3B 的 MiniCPM-V 4.6，虽小但多模态综合能力在 1B 级别中夺冠。它推理快，效率高，靠两大架构创新实现，还为开发者提供完整工具链。
Clawdbot 如何搭建永久记忆管理系统：全靠 MD 文档
AI研究工程师Manthan Gupta复盘Clawdbot记忆机制，其记忆用MD文档存档，有双层记忆系统。系统有独特管理方式，如压缩、记忆刷新等，坚持透明度、搜索、持久性、混合等原则。