「动态结构化知识流」共找到 1311 篇相关文章
EMNLP 2026 | 通过分解生成与动态自反馈,构建工具调用合成数据
本文是被EMNLP 2026主会录用的算法论文,针对现有工具调用合成数据「先生成再筛选」的缺陷,提出分阶段分解加动态自反馈的ToolLoop方法,有效提升合成数据质量,实验效果优于现有方案。
Mistral 发布 OCR 3,提升了手写及结构化文档识别的准确率
Mistral 发布 OCR 3,在多种文档类型上精度更高,超越前一代产品。能提取文本、识别图像并保留文档结构,输出 Markdown 格式。早期用户认可其性能和多语言支持,生产部署扩展快,价格有优势。
2年内AI生成世界90%知识!老黄2小时重磅访谈「剧透」未来
新智元报道黄仁勋2.5小时访谈,他透露2 - 3年内90%知识或由AI生成,强调AI尽头是能源,提出通用高收入概念,还分享英伟达危机、童年经历,解答AI意识、失控等问题。
ICCV 2025 | RobustSplat: 解耦致密化与动态的抗瞬态3DGS三维重建
3DGS技术成研究热点,但现有方法在含动态物体场景建模精度不足。中山大学等研究者提出RobustSplat,有延迟高斯生长和尺度级联掩码引导两大核心设计,实验显示其在多指标上领先基线方法。
不平衡数据下对比学习的理论分析:从训练动态到剪枝解决方案
本文第一作者为新泽西理工学院廖海旭。对比学习在类别不平衡数据下面临挑战,此前研究未考虑其影响。本文构建理论框架刻画训练动态,定量分析少数特征影响,提出剪枝算法增强少数特征学习,实验验证其有效性。
表格理解新纪元!上交大等联合开源,半结构化表格问答准确率提升40%!
数据密集型工作中半结构化表格处理难,传统工具和GPT - 4o表现不佳。上海交通大学等联合开源ST - Raptor,通过VLM、HO - Tree算法和LLM推理,解决复杂表格问答问题,支持多格式,适用于多场景。
阿里重磅开源:端到端VLM文档解析模型,图片直出结构化HTML!
在AI文字识别类应用中,文档解析常不尽人意。阿里开源端到端文档解析模型Logics - Parsing,基于VLM,能图片直出结构化HTML,有统一、智能、精细等亮点,还给出使用步骤。
AST | 西工大马龙、邬晓敬等:几何特征知识驱动的代理优化方法
机器学习为气动外形设计提供新方法,但高效挖掘利用几何与气动数据知识是难题。本文提出气动监督自编码器架构,利用小样本气动数据监督学习几何特征,嵌入优化框架提升样本质量及优化效率,经翼型和机翼验证有效。
无需 OCR 就能从各类文档中提取结构化信息的本地化开源工具docext
docext是无需OCR的本地化开源工具,能从发票、护照等文档图像提取结构化信息。智能文档处理排行榜评估VLMs在多任务表现,docext有灵活提取、表格提取等功能。
Claude Code 生成 13 种编程语言代码基准测试:动态语言更快更省成本
Ruby 代码提交者远藤裕介评估 Claude Code 用 13 种编程语言生成代码的效率。经 600 多次测试,动态语言更快、更省成本且更稳定,静态类型语言慢且成本高。实验有局限,也引发质疑与回应。