Optimizing Document Understanding with DocOwl2: A Novel High-Resolution Compression Architecture
理解多页文档和新闻视频是人类日常生活中的一项常见任务。为了解决这种情况，多模态大型语言模型 (MLLM) 应该具备理解具有丰富视觉文本信息的多幅图像的能力。然而，理解文档图像比自然图像更具挑战性，因为它需要更细粒度的感知。使用 DocOwl2 优化文档理解：一种新颖的高分辨率压缩架构，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
A Powerful EDA Tool: Group-By Aggregation
照片由 Mourizal Zativa 在 Unsplash 上拍摄了解如何使用分组聚合从数据中发现见解探索性数据分析 (EDA) 是数据分析师的核心能力。每天，数据分析师的任务都是发现“看不见的”东西，或者从浩瀚的数据中提取有用的见解。在这方面，我想分享一种我认为有助于从数据中提取相关见解的技术：分组聚合。为此，本文的其余部分将安排如下：Pandas 中分组聚合的解释数据集：大都会州际交通大都会交通 EDA分组聚合分组聚合是一种数据处理技术，包含两个步骤。首先，我们根据特定列的值对数据进行分组。其次，我们在分组数据上执行一些聚合操作（例如，求和、平均值、中位数、唯一计数）。当我们的数据很细粒
What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part III): Strategy
我们之前分享了我们在操作 LLM 应用程序时磨练的策略的见解。策略是细粒度的：它们是用于实现特定目标的具体行动。我们还分享了我们对运营的看法：支持战术工作以实现目标的更高级别流程。但这些目标从何而来？这是战略的领域。战略回答 […]
