惯性聚合
高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文
在惯性聚合中打开
即将跳转到惯性聚合
3
在聚合应用中查看完整内容和互动
立即跳转
取消
推荐订阅源
S
SegmentFault 最新的问题
Jina AI
罗
罗磊的独立博客
V
Visual Studio Blog
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
J
Java Code Geeks
U
Unit 42
Microsoft Azure Blog
B
Blog RSS Feed
爱范儿
酷 壳 – CoolShell
Last Week in AI
T
The Blog of Author Tim Ferriss
腾
腾讯CDC
Hugging Face - Blog
T
Tailwind CSS Blog
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
I
InfoQ
月光博客
博
博客园_首页
Vercel News
P
Proofpoint News Feed
GbyAI
Y
Y Combinator Blog
thinkingReed
ColPali:使用视觉语言模型的高效文档检索
VisionThink:通过强化学习实现高效的视觉语言模型
ChartMoE:使用混合专家架构的图表理解方法
基于标记级相关性引导的压缩方法以实现高效的多模态文档理解
PACT:基于剪枝和聚类的Token减少方法
DocLayLLM:一种用于富含文本的文档理解的高效多模态大语言模型扩展方法
mPLUG-DocOwl 1.5 研究报告:模型架构与位置编码机制
mPLUG-DocOwl:面向无OCR文档理解的统一结构学习
QG-VTC:基于问题引导的视觉Token压缩方法
MinerU 技术报告:高精度文档内容提取解决方案
StrucTexT:多模态Transformer的结构化文本理解框架
TabPedia:统一的表格理解视觉语言模型
Pix2Struct:截图解析作为视觉语言理解预训练方法
TextMonkey:用于文档理解的无OCR大型多模态模型
Swin Transformer:分层视觉Transformer
Vision Transformer:将Transformer应用于图像分类任务
DocPedia:频域方法实现高分辨率文档理解
领域特定的大语言模型用于通过有标签数据监督微调的暖通空调系统故障诊断
将知识从大模型迁移到小型下游模型
mPLUG-DocOwl 2:高分辨率文档理解的布局感知压缩方法
2025-07-18
·
via
thinkingReed
背景 多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models, MLLMs)需要具备理解包含丰富视觉文本信息的多张图像的能力,但是理解多页文档面临着token数量的挑战。 目前的
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理,仅供阅读参考。
原文来自
— 版权归原作者所有。