「结构化文档识别」共找到 997 篇相关文章
从 ReasoningBank 到 MetaAgent,RL 未必是 Agent 自进化的必要解?
业内对智能体自进化的探讨开启多路线探索模式。除 RL 优化,记忆系统改进成新方向,如 ReasoningBank 机制。此外,业内还从智能体自我识别、工具和策略辅助等机制探索其他技术路线。
百度0.9B参数模型登顶全球第一,聊聊PaddleOCR-VL背后的技术细节
百度PaddleOCR-VL模型仅0.9B参数,在OmniDocBench V1.5榜单获92.6分全球第一,在多能力维度达业界最佳,能处理109种语言。其采用两阶段架构,结合优质训练数据,实现高性能与低内存、快速度的平衡。
Apple发布新SOTA Manzano:混合Tokenizer破解多模态统一难题,理解与生成双翼齐飞
多模态AI前景广,但现有模型在理解和生成任务上存在性能冲突。苹果提出Manzano模型,用混合视觉标记器降低任务冲突,结构简单可扩展,在多基准测试达SoTA水平,还展示图像编辑潜力。
Meta最新REFRAG框架引爆RAG圈!KV缓存暴降90%,速度狂飙30×
Meta推出REFRAG框架解决RAG难题。它能在不修改解码器参数下压缩上下文、复用文档向量等。实验显示,它降低KV缓存、加速TTFT,在多任务表现佳,为大模型与知识库结合提供新范式。
初探:从0开始的AI-Agent开发踩坑实录
作者分享从0开始开发AI Agent实现开源应用Helm Chart自动化生成的历程。介绍了定义角色、明确AI能力边界等开发要点,尝试三种Agent范式,还提及实践痛点如AI可观测性不足、Prompt工程困境等。
16K星 Zep凭一张“动态记忆图”吊打一众Graph RAG
现有的RAG框架多依赖静态文档检索,无法满足企业对动态知识整合的需求。本次分享的Zep提供新型智能体记忆层服务,通过核心组件Graphiti动态整合数据,在LongMemEval基准测试中表现出色。
找到啦,我们已上车,Github 27000+ star,研发团队必备开源工具项目,真丝滑!!!
Trivy是开源安全扫描工具,支持扫描容器镜像等目标,识别CVE漏洞等风险。它有6大突出功能,技术优势明显,还给出使用示例、应用场景,与传统工具对比优势显著,适用于全生命周期安全分析。
鹅厂实习生血泪贴:Agent/RAG黑科技,真相竟是这样!
腾讯实习生分享鹅厂项目实战经验,介绍Agent/RAG黑科技。先讲RAG原理、优化方法及评估流程,还提及文档解析;再阐述智能体定义、历史、原理、分类、评估框架与实践案例,助读者快速入门。
中学生就能看懂:从零开始理解LLM内部原理【八】| 什么是残差连接?
本系列是对长篇文章《Understanding LLMs from Scratch Using Middle School Math》的解读笔记。本篇介绍残差连接,指出传统多层模型有网络退化和梯度传导困难问题,而残差连接能缓解,还说明了其工作原理和可行性。
斯坦福吴佳俊「计算机与思想奖」获奖演讲全文:从一张照片,逆推一个世界|IJCAI 2026
8月20日,斯坦福大学吴佳俊在IJCAI 2026发表“计算机与思想奖”获奖演讲。他指出像素是表象,物理结构才是因果,提出以物理代码为桥,融合基础模型泛化力与物理模拟因果性,构建视觉与物理智能。