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
B
Blog RSS Feed
Martin Fowler
爱范儿
IT之家
Last Week in AI
A
About on SuperTechFans
Google DeepMind News
阮一峰的网络日志
V
V2EX
aimingoo的专栏
G
Google Developers Blog
J
Java Code Geeks
Microsoft Azure Blog
美
美团技术团队
The Cloudflare Blog
MyScale Blog
T
The Blog of Author Tim Ferriss
Hugging Face - Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
云风的 BLOG
Y
Y Combinator Blog
The GitHub Blog
腾
腾讯CDC
Microsoft Security 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
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 2：高分辨率文档理解的布局感知压缩方法
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
ChartMoE：使用混合专家架构的图表理解方法
2025-08-10
·
via
thinkingReed
背景 该论文提出了一种名为 ChartMoE 的新方法，旨在解决多模态大语言模型（MLLM）在理解图表时面临的两大挑战： 1）提升对图表的准确理解能力； 2）避免在专项微调时遗忘模型原有的通用视觉-
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。
