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让GPT-4o准确率大降,这个文档理解新基准揭秘大模型短板

让GPT-4o准确率大降,这个文档理解新基准揭秘大模型短板

让GPT-4o准确率大降,这个文档理解新基准揭秘大模型短板

在文档理解领域,多模态大模型(MLLMs)正以惊人的速度进化。从基础文档图像识别到复杂文档理解,它们在扫描或数字文档基准测试(如 DocVQA、ChartQA)中表现出色,这似乎表明 MLLMs 已很好地解决了文档理解问题。然而,现有的文档理解基准存在两大核心缺陷:

来自主题: AI技术研报
7785 点击    2025-05-25 11:44
RL训练总崩溃?R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力

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RL训练总崩溃?R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力

多模态奖励模型(MRMs)在提升多模态大语言模型(MLLMs)的表现中起着至关重要的作用,在训练阶段可以提供稳定的 reward,评估阶段可以选择更好的 sample 结果,甚至单独作为 evaluator。

来自主题: AI技术研报
7189 点击    2025-05-12 14:51
尤雨溪宣布:Vue 生态正式引入 AI!

尤雨溪宣布:Vue 生态正式引入 AI!

尤雨溪宣布:Vue 生态正式引入 AI!

在前端开发领域,Vue 框架一直以其易用性和灵活性受到广大开发者的喜爱。而如今,Vue 生态在人工智能(AI)领域的应用上又迈出了重要的一步。尤雨溪近日宣布,Vue、Vite 和 Rolldown 的文档网站均已添加了llms.txt文件,这一举措旨在让大型语言模型(LLM)更方便地理解这些前端技术。

来自主题: AI资讯
8077 点击    2025-05-08 09:38
ICLR 2025|首个动态视觉-文本稀疏化框架来了,计算开销直降50%-75%

ICLR 2025|首个动态视觉-文本稀疏化框架来了,计算开销直降50%-75%

ICLR 2025|首个动态视觉-文本稀疏化框架来了,计算开销直降50%-75%

多模态大模型(MLLMs)在视觉理解与推理等领域取得了显著成就。然而,随着解码(decoding)阶段不断生成新的 token,推理过程的计算复杂度和 GPU 显存占用逐渐增加,这导致了多模态大模型推理效率的降低。

来自主题: AI技术研报
5952 点击    2025-04-29 14:56
RAG性能暴增20%!清华等推出“以笔记为中心”的深度检索增强生成框架,复杂问答效果飙升

RAG性能暴增20%!清华等推出“以笔记为中心”的深度检索增强生成框架,复杂问答效果飙升

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在当前大语言模型(LLMs)广泛应用于问答、对话等任务的背景下,如何更有效地结合外部知识、提升模型对复杂问题的理解与解答能力,成为 RAG(Retrieval-Augmented Generation)方向的核心挑战。

来自主题: AI技术研报
6889 点击    2025-04-29 08:55