「多模态文档」共找到 1215 篇相关文章
AI加持的开源知识库新秀：PandaWiki，如何用它打造智能化文档系统？
PandaWiki 是长亭科技开发的 AI 大模型驱动的开源知识库搭建系统，能助力用户快速构建智能化文档系统。它有 AI 创作、问答、搜索等功能，安装简单，适用于多场景，优势明显。
全球首个跨本体、跨视角、多模态物理世界模型，CurrentWorld-0 来了！
Current Robotics 发布跨本体、多模态物理世界模型 CurrentWorld-0，它从真实数据学规律，整合跨本体、多视角和力触预测，可评测机器人，解决动作可控性等问题，让评测成训练数据入口。
14.9k Star！Firecrawl 开源的 PDF 智能分类器，200 份文档 0.47 秒搞定！
Firecrawl 开源 PDF 智能分类与文本提取库 pdf-inspector，已获超 1.4 万人标星。它能智能分类、感知提取、转 Markdown 及按需路由，性能炸裂，分类快，多项指标领先，还支持多平台。
VeRL-Omni：面向扩散和全模态生成模型的通用RL后训练框架
VeRL-Omni是面向多模态生成模型的通用RL后训练框架，覆盖多种架构。它有高效多模态rollout、灵活奖励引擎等特性，支持多种硬件，团队还验证了不同训练方式，后续将扩展模型与算法支持。
RAG 2.0 深入解读
文章深入解读RAG 2.0，指出其虽在多行业落地，但面临多模态处理、检索质量等挑战。还介绍架构升级，阐述检索、重排序等关键技术，最后探讨统一多模态大模型、安全等发展方向及挑战。
清华朱军团队Nature Machine Intelligence：多模态扩散模型实现心血管信号实时全面监测
清华朱军等团队提出多模态生成框架 UniCardio，在单扩散模型中实现心血管信号去噪、插补与跨模态生成。它采用扩散模型和 Transformer 架构，结合持续学习范式，实验表现优，有望用于多领域。
多模态大模型别盲目刷题！诊断-生成-强化闭环，找准盲点 | ICML'26
多模态大模型训练常采用‘题海战术’，存在能力诊断不精准、视觉内容缺乏扩展等问题。北大和山大团队提出DPE框架，通过‘诊断-生成-强化’闭环提升模型能力，实验效果显著，还强调训练应具备诊断能力。
智源悟界 · Emu3.5 重塑世界模型格局：首提多模态 Scaling 范式，AI 理解世界再进化
北京智源研究院发布大规模多模态世界模型“悟界·Emu3.5”，它能模拟复杂动态物理世界，揭示“多模态Scaling范式”。该模型继承深化Emu3技术哲学，在多方面有提升，为世界模型领域提供进化路线。
DeepSeek多模态新范式：一张图压缩7056倍，思考能力反超GPT和Claude
DeepSeek上线多模态并开源新范式技术。该研究让AI用视觉原语思考，弥合语言与视觉指代鸿沟。它构建紧凑模型架构，信息压缩率达7056倍，训练分三阶段，测试中表现出色，也存在局限。
Deepseek V4 Pro发布，除了多模态，满足我对模型的所有想象
DeepSeek官方文档更新模型日期，意味着DeepSeek V4 Pro正式版来临，已在官方API提供。它采用MoE设计，接口能力强，Agent能力得到大幅强化，评测成绩亮眼，价格实惠且有API兼容性，不过有并发限制，近期还将上调价格。