摩根大通推出多模态文档理解模型DocLLM
站长之家(ChinaZ.com) 1月4日 消息:微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法，用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤（少于1，000步），就取得了令人瞩目的成果。相比于现有的方法，该方法不依赖于多阶段的预训练和有限的标记数据微调，避免了繁琐的训练流程和手动收集数据集的问题，这些数据集通常在任务多样性和语言覆盖方面存在问题。
这个工具解决了我在使用AI辅助开发时面临的最大问题——在进行新请求时给现有应用程序源代码提供上下文。通过PR将输出交付的功能是一个不错的附加功能。我已经使用这个工具提交了一些PR。当然，在合并之前我不得不手动进行一些微小的调整，但它确实为我节省了半个多小时的时间。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
29. AI支持的危机沟通与Chat GPT:在危机期间提供实时沟通，确保快速传播准确一致的信息。