专注于将图像文档转换为结构化文本SmolDocling
IBM Research 的 SmolDocling-256M-preview 是一个多模态文档处理模型,专注于将图像文档转换为结构化文本,并支持 OCR、代码块识别、数学公式转换和表格/图表解析等。其核心特性包括高效处理和精准元素识别,具备轻量级模型(基于 2.56 亿参数的 Idefics3 架构)以及开源协议。
IBM Research 的 SmolDocling-256M-preview 是一个多模态文档处理模型,专注于将图像文档转换为结构化文本,并支持 OCR、代码块识别、数学公式转换和表格/图表解析等。其核心特性包括高效处理和精准元素识别,具备轻量级模型(基于 2.56 亿参数的 Idefics3 架构)以及开源协议。
HyperAI超神经上线了使用vLLM部署Gemma-3-27B-IT教程,该模型支持文本和图像输入,适用于问答、摘要和推理等多种任务。
新加坡国立大学华人团队提出InterFeedback框架,评估大规模多模态模型在人类反馈下的表现,结果显示最先进的LMM通过人类反馈纠正结果的比例不到50%。
阶跃星辰在2025年生态开放日上回应DeepSeek,宣布开源两款多模态模型,并提出AGI的下一个阶段应为多模态推理及AI Agent。
专注AIGC领域的专业社区报道了清华大学和中南大学联合开源的可视化交互实体AI Agent模型LEGENT。它允许用户在3D虚拟空间与智能体互动,实现包括物体操作等复杂任务。
DeepSeek与OmniParser V2.0结合,使得大模型能直接操控计算机系统完成复杂任务,引发人机交互范式迁移和智能体进化。