VRAG-RL:阿里开源多模态RAG推理框架,视觉信息理解与生成的“新引擎”!
阿里巴巴通义大模型团队推出VRAG-RL多模态RAG推理框架,通过视觉感知驱动和强化学习优化提升VLMs处理视觉丰富信息的能力。支持多轮交互、动态调整策略等,应用场景包括智能文档问答、视觉信息检索、多模态内容生成等。
阿里巴巴通义大模型团队推出VRAG-RL多模态RAG推理框架,通过视觉感知驱动和强化学习优化提升VLMs处理视觉丰富信息的能力。支持多轮交互、动态调整策略等,应用场景包括智能文档问答、视觉信息检索、多模态内容生成等。
一个用于测试vibe-coded编码网站的技术工具,支持通过MCP服务器启动多个Browser-Use代理进行全面检测。文章详细介绍了快速开始和基本命令使用方法。
高效推理搜索LLM代理系统SearchAgent-X、AI助手参与会议的joinly.ai、轻量级vLLM实现方案Nano-vLLM、基于FastAPI的语音克隆TTS服务Chatterbox TTS API、文档问答及管理代理Vertex AI RAG Agent with ADK,涵盖多种应用场景。
一个小工具MultiEngineSearch (mse) 支持DuckDuckGo搜索,并可输出JSON、表格或简单格式的结果,支持命令行操作,未来计划增加Google和Bing等引擎及缓存、历史记录功能。
DeepEyes项目通过强化学习实现’用图思考’能力,在视觉搜索、幻觉缓解和多模态推理等方面表现出色,有望应用于教育、医疗、交通等领域。
MonkeyOCR采用结构-识别-关系(SRR)范式提升文档解析性能,相比MinerU和端到端模型,在九种文档上的表现均有提升。它支持快速开始安装、推理等步骤,并提供了多种示例文档展示效果。