3 SpaCy Tricks for Efficient Text Processing & Entity Recognition
在本文中，我们将探讨每个开发人员工具包中都应具备的三个基本 spaCy 技巧，以最大限度地提高处理速度并自定义实体识别。
LensVLM: Selective Context Expansion for Compressed Visual Representation of Text
视觉语言模型 (VLM) 提供了将文本处理为渲染图像的令人兴奋的可能性，无需将文本标记为长标记序列。由于 VLM 图像编码器将固定大小的图像映射到固定数量的视觉标记，因此不同的渲染分辨率提供了细粒度的压缩旋钮。然而，随着压缩率的增加，准确性会迅速下降：字符缩小到低于视觉编码器的有效分辨率，使它们难以区分。为了解决这个问题，我们提出了 LensVLM，这是一个推理框架和训练后配方，使 VLM 能够扫描……
