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如何快速提取PDF文档内容
纸质文档数字化已成为企业转型的必经之路,但扫描件文字提取的准确率却常常让人头疼。财务部门面对堆积如山的发票扫描件需要快速录入数据,法务团队要从合同扫描版中精准定位关键条款,制造企业的质检报告和订单扫描
指令无效又如何?AI连基础推理都搞不懂!
Azure CTO表示,大型语言模型(LLM)推理能力有缺陷,是概率性的非确定性。LLM易受提示注入、越狱和幻觉影响,新模型不一定更优。需设护栏降低风险,并了解其局限性。
警惕“上下文污染”:为什么建议你频繁重置 AI 对话?
在使用 LLM 时,我们常遇到“风格漂移”和“逻辑幻觉”。 比如你让 AI 扮演 Python 专家“只写代码不解释”,但因为你中间追问了一次“为什么”,它在后续的回答里就开始喋喋不休地解释。 这是因
深度学习在版面分析中的应用方法
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大语言模型怎么提取文档信息
当企业面对堆积如山的合同、报告、图纸时,传统OCR工具常常“看得见却读不懂”。某制造企业因图纸版本识别错误引发的千万级质量事故,某金融机构将“不可抗力条款”误判为“免责声明”的AI质检失误——这些真实
从生态认证到价值重构:RootData 收录 BCT 背后的 Web3 数据生态协同逻辑
作为 Web3 领域头部的资产数据收录与分析平台,RootData 自 2022 年上线以来,已从单一的信息整合工具成长为行业公认的 “Web3 资产数据基础设施”—— 其对加密项目的收录行为,不仅是
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GPT-5 CLI 深度实战:四模态认知引擎国内部署全解析(含避坑指南+批量调用脚本)
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当AI成为招投标裁判,建筑企业如何避免标书“雷同”死局?
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本文介绍了一种名为QANLU的方法,通过将各种自然语言理解任务(如意图分类和槽位填充)重新构造成问答任务的形式,显著提升了少样本多任务学习的效果,实验证明该方法能带来高达65%的性能提升。
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DORA 2025:AI 能力模型与软件研发效能成熟度路线图
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