「长文档抽取」共找到 942 篇相关文章
又一推理新范式:将LLM自身视作「改进操作符」,突破长思维链极限
Meta等机构研究者将LLM视为「思维」改进操作符,探究并行 - 蒸馏 - 精炼(PDR)推理方法。实验显示,PDR在数学任务中提升准确率,还训练8B模型让推理方法更适配,减少训练与部署的不匹配。
清华刘知远团队论文:最小化结构改动,短文本到长文本丝滑升级 | ICLR 2026
大语言模型发展中,上下文长度成关键瓶颈,主流架构计算开销大。清华刘知远团队提出《InfLLM-V2: Dense-Sparse Switchable Attention for Seamless Short-to-Long Adaptation》,提出可切换注意力框架,为长上下文研究提供新思路。
7,700+ star 微软 SkillOpt 可以训练的Skill
微软研究院开源了SkillOpt(7700+ star),把Skill文档当成‘可训练的权重’来优化。它有独特的6阶段流水线、核心验证门控、Protected Regions机制,还有SkillOpt - Sleep预览功能,让Skill文档可系统化训练。
模型宣称的“百万字处理能力”是真本事,还是营销噱头?LongCodeBench揭露真相
近年来大模型号称有百万字处理能力,但这是真本事还是噱头存疑。论文用LongCodeBench测评工具揭开长上下文模型真实表现,测试顶尖模型发现长文本能力‘翻车’,还分析了长上下文难的原因及面临的瓶颈。
Cursor就是最强知识库应用,没有之一
作者认为最好用的知识库应用是Cursor,它有RAG能力,能处理代码和纯文本,可创建修改文档,具备搜索能力且会及时支持先进模型。作者还分享用Cursor配合文档工作的规则及使用示例。
LLM长文本内卷,谁是真英雄?告别跑分玄学,我们需要一把“公道秤”
OpenNLG Group做了统一长上下文评估框架LOOM - Scope,兼容主流benchmark、model和长上下文加速方法。该框架围绕BENCHMARK、DEPLOYMENT和EVALUATOR三大核心模块,还提出LOOM - Bench应对评估成本制约。
代码智能体占领GitHub!自动修bug、加功能、写文档,一台手机就能指挥
GitHub上新代码智能体Copilot Coding Agent,可自动修bug、加功能、写文档,开发者评价很棒。在手机APP就能操作,还能同时分配多任务。微软宣布VSCode中GitHub Copilot将开源,还发布多项新功能。
jina-reranker-v3刷新全球重排榜,效率狂飙4.79%
jina-reranker-v3作为LLM时代向量模型,提出“最后但不晚”交互机制,解决文档检索效率与效果权衡、多语言文档重排性能与效率平衡、模型泛化能力和适应性等问题,架构与训练方案有创新。
刚刚,百度最新开源神作:PaddleOCR-VL-1.5上线了
1月29日百度开源新一代文档解析模型PaddleOCR-VL-1.5,参数仅0.9B,在OmniDocBench V1.5评测中综合性能全球第一,精度达94.5%。它支持异形框定位,解决真实文档解析难题,在多场景表现出色。
2.12页/秒,MinerU2.5太快了,1.2B硬刚腾讯、阿里
GPT - 4o等刷新OCR榜单,但产业界仍面临文档图像处理难题。MinerU2.5提出1.2B轻量级文档解析模型,采用创新解耦范式,在多基准测试表现出色,单卡吞吐快,还给出可借鉴创新点。