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多模态RAG不是简单拼图，而是让文字、图片、音频在同一个语义空间里“对上暗号”。本文系统拆解其实现流程，从文档解析、嵌入融合到上下文构建，告诉你为什么“看起来很美”的多模态RAG，工程落地时却总让人直呼“这锅我不背”。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署Open-AutoGLM – 智谱开源的手机端AI Agent框架镜像，实现移动端AI智能体的快速构建。通过标准化配置，用户可高效完成手机屏幕操作类任务，如自动打开应用、搜索商品并截图等典型多模态交互场景。
2026 年 5 月 14 日，袋鼠云成功举办了以 “数字重构・智启新生” 为主题的春季数智发布会，系统阐述了面向 “十五五” 阶段国央企 Data+AI 一体化建设的方法论与落地实践。发布会上，袋鼠云解决方案专家红发带来了《迈向 “十五五” 数智新阶段：国央企基于 5A 架构的 Data+AI 一体化融合建设方案》专题演讲，深入解读了国央企如何在 “十五五” 背景与 AI 时代浪潮下，以新一代数
# 多模态大模型应用指南：从 GPT-4V 到开源方案## 一、多模态 AI 的时代2023 年 GPT-4V 的发布标志着 AI 从纯文本走向多模态。多模态大模型能够同时理解文本、图像、视频
摘要： 2026年，大模型的上下文窗口已突破百万级，传统Transformer的全注意力机制因二次方复杂度（$O(N^2)$）面临算力与显存瓶颈。稀疏注意力机制（Sparse Attention）通过局部窗口、步长采样和动态路由等策略，将计算复杂度降至线性（$O(N)$），实现高效长文本处理。其优势包括毫秒级长视频/代码分析、显存优化及与Agent工作流的兼容，推动AI工业化落地。这一演进证明，算
文章摘要 本文探讨了将计算机视觉（CV）能力封装为单个HTML文件的创新实践，通过“HTML优先”策略大幅降低CV模型部署门槛。传统CV部署面临环境配置复杂、成本高、数据安全等问题，而作者团队通过WebGPU、ONNX Runtime Web等前沿技术，实现了浏览器端高性能CV推理。这一方案发布后迅速获得广泛关注，用户量翻倍增长。文章详细分析了技术选型（如ONNX Runtime Web与Tran
HTML优先思维重塑计算机视觉应用交付 本文揭示了一种创新的计算机视觉应用交付方式——通过单个HTML文件封装完整的CV功能，实现零配置、跨平台的浏览器端推理。作者团队开发的工业缺陷检测工具在采用"HTML优先"方案后用户数翻倍，验证了这一范式的可行性。技术核心在于：1）WebGPU提供接近原生的计算性能；2）ONNX Runtime Web和Transformers.js实现浏览器端模型推理；3
多模态技术是指模型能够同时处理和理解多种类型的信息（如文本、图像、音频、视频等）。其核心原理是通过编码器将不同模态的数据转换为统一维度的向量表示，使机器能在同一特征空间内进行跨模态的关联和推理。 关键点： 模态分类：包括文本、图像、音频、视频等，每种模态需通过特定编码器（如CLIP处理图像，HuBERT处理音频）转换为向量。 向量化流程： 图像：预处理（缩放/归一化）→ CNN/CLIP提取特征→
论文证明了 DeepSeek-OCR 的强性能很大程度上来自语言模型的“语言先验”，而非真正的深度视觉理解，并指出这种依赖使得它在语义扰动或超长上下文下表现脆弱。@[toc]# 一、Visual Merit or Linguistic Crutch?《Visual Merit or Linguistic Crutch? A Close Look at DeepSeek-OCR》，https://a
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【ollama】embeddinggemma-300m镜像，快速构建轻量级中文语义搜索系统。该模型支持本地离线运行，适用于知识库检索、智能客服问答等典型场景，为后续图文联合嵌入与多模态RAG应用奠定高效、确定性的向量基础。
DeepSeek-OCR2.0是DeepSeek-OCR（《》）的后续，其是一个的多模态文档解析模型，也是Vary、GOT-OCR2.0的后续，前期也有详细介绍《DeepSeek-OCR 2 对上一代的优化主要是编码器上的改进，如下图：用 LLM 式架构替换了 DeepEncoder 中的 CLIP 模块。通过定制化注意力掩码，视觉 token 采用双向注意力机制，而可学习查询则采用因果注意力机制
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【ollama】translategemma-12b-it镜像，快速构建本地化多语言翻译系统。该镜像原生支持图文双模理解，可直接解析技术文档截图、商品标签等图像内容并精准翻译为55种语言，适用于跨境电商本地化、技术资料解读等典型场景。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署【ollama】translategemma-27b-it镜像，实现本地化、离线、高隐私保障的多语种翻译。该镜像支持图文双模理解，典型应用于合同条款翻译、产品说明书截图识别与翻译等需数据不出域的专业场景，兼顾准确性与合规性。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署📄 DeepSeek-OCR-2 智能文档解析工具镜像，实现学术论文、技术手册等复杂PDF文档的高精度结构化解析。该镜像可准确还原公式、图表引用与多级表格，典型应用于科研文献智能提取与企业知识库自动化构建。
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署FLUX.1-dev-fp8-dit文生图+SDXL_Prompt风格镜像，构建LangChain驱动的多模态创作工作流，典型应用于品牌海报生成、电商视觉设计等AI图文协同场景，显著提升从文案到高质量图像的一站式生产效率。
本文摘要（136字）： GCAgent是一种针对长视频理解的创新智能体框架，通过结合图式与叙事情节记忆解决MLLMs在长期依赖建模上的局限性。该框架包含记忆管理智能体和推理智能体：前者构建结构化全局上下文（事件抽象、因果/时间关系），后者基于记忆和检索片段进行多模态推理。实验表明，在Video-MME Long基准上，GCAgent相比基线模型最高提升23.5%准确率，7B规模下达到73.4%的S
本文系统介绍了LLaMA-AdapterV2的技术创新，这是一种针对LLM的高效轻量化微调方法。该模型在初代LLaMA-Adapter基础上进行了三大关键改进：（1）引入可学习偏置项与缩放因子，增强模型表达能力；（2）采用参数分离训练策略，有效协调多模态理解与指令跟随任务；（3）实施视觉信息早期融合方案，避免跨模态干扰。此外，通过整合外部专家系统弥补视觉推理短板。这些优化仅增加0.04%参数量（约
本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署🏮 DeepSeek-OCR · 万象识界镜像，实现高精度长文档视觉化压缩与结构化识别。该镜像将PDF、财报、试卷等复杂文档渲染为图像并生成语义丰富的小规模视觉token，显著提升大模型处理效率，典型应用于金融财报分析与教育领域公式识别。
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