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余俊晖
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开源大模型如何选择?GPT-OSS综合评估与一些结论
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不定期分享自然语言处理、大语言模型,文档智能等领域前沿技术及实践。作者:余俊晖,曾获CCF、Kaggle、ICPR、ICDAR等国内外近二十项算法竞赛/评测冠亚季军。曾发表sci、顶会等论文多篇。
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余俊晖
多模态RAG长文档问答的检索增强生成方案:层级索引与跨页证据整合-MMRAG-DocQA
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不定期分享自然语言处理、大语言模型,文档智能等领域前沿技术及实践。作者:余俊晖,曾获CCF、Kaggle、ICPR、ICDAR等国内外近二十项算法竞赛/评测冠亚季军。曾发表sci、顶会等论文多篇。
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GLM-4.5V多模态核心架构设计和训练数据构建速览
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通俗理解RoPE、2D-RoPE、M-RoPE
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高质量多模态训练数据生成思路-SynthVLM
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多模态大模型统一布局生成方法微调数据集设计及模型架构统一训练思路
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多模态大模型中高分辨率处理trick-通过自适应路由选择模块动态选择合适粒度
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多模态大模型中图像分辨率packing策略及原生分辨率NaViT的部分结论
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多模态大模型中不同分辨率策略研究与原生分辨率的有效性评估
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图像、视频、音频多模态大模型中长上下文token压缩方法综述
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LLM+KG+Agent的Text2SPARQL多语言KBQA智能体框架—mKGQAgent
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GSPO梯度推导过程
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多阶段的多模态RAG幻觉缓解方案:智能眼镜等实时交互场景比赛方案-MM-RAG
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标签驱动的可信金融大模型训练全流程-Agentar-Fin-R1工程思路浅尝
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GRPO强化学习缓解多模态大模型OCR任务的幻觉思路及数据生成思路
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Agent设计12要素:构建可靠的AI Agent
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多模态视觉语言模型FILA-细粒度分辨率融合策略
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GRPO强化学习缓解多模态大模型OCR任务的幻觉思路及数据生成思路
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多模态视觉语言模型FILA-细粒度分辨率融合策略
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Agent设计12要素:构建可靠的AI Agent
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