先进的大型混合专家视觉语言模型
DeepSeek-VL2是一系列先进的大型混合专家(MoE)视觉语言模型,相较于前代DeepSeek-VL有显著提升。该模型系列在视觉问答、光学字符识别、文档/表格/图表理解以及视觉定位等多种任务上展现出卓越的能力。DeepSeek-VL2由三种变体组成:DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small和DeepSeek-VL2,分别拥有10亿、28亿和45亿激活参数。DeepSeek-VL2在激活参数相似或更少的情况下,与现有的开源密集型和基于MoE的模型相比,达到了竞争性或最先进的性能。
OCR-free 文档理解的统一结构学习模型
mPLUG-DocOwl 1.5 是一个致力于OCR-free文档理解的统一结构学习模型,它通过深度学习技术实现了对文档的直接理解,无需传统的光学字符识别(OCR)过程。该模型能够处理包括文档、网页、表格和图表在内的多种类型的图像,支持结构感知的文档解析、多粒度的文本识别和定位,以及问答等功能。mPLUG-DocOwl 1.5 的研发背景是基于对文档理解自动化和智能化的需求,旨在提高文档处理的效率和准确性。该模型的开源特性也促进了学术界和工业界的进一步研究和应用。
多模态大型语言模型设计空间探索
EAGLE是一个面向视觉中心的高分辨率多模态大型语言模型(LLM)系列,通过混合视觉编码器和不同输入分辨率来加强多模态LLM的感知能力。该模型包含基于通道连接的'CLIP+X'融合,适用于具有不同架构(ViT/ConvNets)和知识(检测/分割/OCR/SSL)的视觉专家。EAGLE模型家族支持超过1K的输入分辨率,并在多模态LLM基准测试中取得了优异的成绩,特别是在对分辨率敏感的任务上,如光学字符识别和文档理解。
开源的基于深度文档理解的RAG(检索增强生成)引擎
RAGFlow是一个开源的RAG(Retrieval-Augmented Generation)引擎,基于深度文档理解,提供流线型的RAG工作流程,适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型(LLM)提供真实的问答能力,支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
AI智能助手,文档快速理解与生成
Adobe Acrobat的AI助手是一个集成在Acrobat中的创新功能,它可以帮助用户通过提问来理解文档内容,快速获取信息并生成内容。这项功能特别适合需要从文档中提取关键信息并快速创建电子邮件、演示文稿、会议记录等的用户。AI助手可以生成文档摘要,提供基于文档内容的建议问题,帮助用户更有效地探索和理解内容。此外,Adobe Acrobat的AI助手遵循Adobe的AI伦理原则,确保用户数据的安全和透明。
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