「结构化文档识别」共找到 997 篇相关文章
扒开源码：那个宣称“每半小时疯抢1万个注册码”的AI项目，到底在割谁？
近期技术群流传 UUMit 平台链接，宣称是“能让 AI 智能体自己接单打工赚钱的 A2A 平台”，极为火爆。但作者查看源码发现，该平台是前端单机戏法、点击劫持的广告套利站。文中还介绍了 AI 概念下五种套利黑产及识别方法。
一文读懂 RAG 与 KAG：原理、工程落地与开源实战（含代码与链接）
文章介绍RAG与KAG，RAG从文档找证据回答，适合开放域、时效更新快场景；KAG将结构化知识融进生成过程，实体关系与事实一致性更稳。还给出实战建议、工作流要点、最小可跑示例、开源组件及项目等。
搜狗输入法，居然还在更新？？
在腾讯微信输入法上线、各类AI新产品轰炸的当下，搜狗输入法进行20.0 AI大版本升级。它有AI文本翻译、轻声识别等功能，用AI大模型全面重构，还接入腾讯混元、DeepSeek R1大模型，免费提供AI服务。
RAG新SOTA，还在5亿条数据上跑进秒级，只有它了
本文围绕RAG技术展开，指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点，重点阐述Zleap AI的SAG方案，它用超边结构重构数据底座，在多跳问答测试中表现出色，还能在大规模数据下低延迟落地。
端到端语音模型：从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑，涵盖识别、合成等方面；阐述端到端语音模型构建，涉及表征、架构、训推和任务；还提及模型评估方法。
别死磕百万上下文了！Neo4j CEO 详解知识图谱：如何把大公司的“隐性知识”塞进 AI 的脑子？
Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示，AI 缺的不是更多上下文，而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文，解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历，可提高准确率。此外，还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。
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。
从预测到干预，Aether AI为什么押注因果世界模型？
Aether AI 定义技术路线为「因果世界模型」，关注模型识别影响结果的变量、理解因果结构、模拟干预后果。它从预测未来的局限切入，介绍了因果能力的三类核心问题及研究成果，还用四层架构实现能力落地。创始人黄碧薇看好当下时机，从 Physical AI 切入创业。
5大维度、4类模态：LLM/Agent数据分析技术全景图
文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》，上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态，给出 100+ 代表性方法等，还介绍不同数据类型的分析技术。
GraphRAG，这次被G-Reasoner统一了
大语言模型在知识密集型任务中存在局限，GraphRAG 也有迁移难题。G - Reasoner 提出统一框架，含 QuadGraph、GFM、LLM 增强推理模块，在性能、泛化、效率上全面领先现有方法。