在信息爆炸的今天，我们常常被淹没在各种文档之中——产品手册、技术白皮书、合同条款、内部报告……快速精准地从文档中提取所需信息，是提升日常工作效率的关键。这时，可靠的就能成为我们的得力助手。文档智能问答机器人能够将静态文档转化为动态知识库，比起原先埋头文档中靠自己阅读记忆，现在我们只需向Bot提问，它就能快速定位并输出文档中相关的精确答案或关键段落。： 面对冗长的合同，直接询问“付款周期是多久？”或

本调查对MERC领域进行了结构化的回顾，比较了代表性方法，并突出了关键的开放研究问题。作者希望它能作为实用参考，支持未来开发稳健且包容的情感识别系统。

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本文全面回顾了基于大语言模型（LLM）的潜在CoT推理。通过将推理从表面语言层面提升至潜在空间，这种推理方式能够实现更加抽象、高效和可扩展的推断。论文总结了关键方法，指出了主要挑战，并展望了未来的发展方向。论文希望这篇综述能为这一新兴领域提供基础支持，并为该领域的进一步探索提供有价值的见解。

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在常规性知识问答之外，各个细分领域的专业性问答对打工人而言更加实用。合小研在阅读长篇幅论文、报告的时候，就经常需要大模型来完成一些综述、概括、辅助分析的工作，因此，我们非常关心一个问题：如果我提供一系列资料，目前大模型能为我反馈正确、精准的专业信息吗？

OCR是一项科技革新，通过自动化大幅减少人工录入的过程，帮助用户从图像或扫描文档中提取文字，并将这些文字转换为计算机可读格式。这一功能在许多需要进一步处理数据的场景中，如身份验证、费用管理、自动报销、业务办理等都显得尤为实用。现如今，OCR解决方案会结合AI（人工智能）和ML（机器学习）技术，以自动化处理过程并提升数据提取的准确性。本文将介绍该技术的前世今生，一览该技术的阶段性发展：传统OCR技术

在这个信息爆炸的时代，搭建个人知识库就像是拥有了一个超级智能的“外脑”。它不仅能帮你储存知识，还能在你需要的时候迅速地调取信息，提高知识的使用效率。今天，合小研会逐步演示如何在Coze扣子平台搭建个人知识库！

一、简要介绍多模态学习结合了多种数据模式，拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性：例如，从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对，如图像-标题对，或音频文本对。然而，在大多数现实世界中，不同模式的实体以更复杂和多方面的方式相互作用，超越了一对一的映射。论文建议将这些复杂的关系表示为图，允许论文捕获任意数量模式的数据，并使用模式之间的复杂关系，这些关系可以

第八届中国模式识别与计算机视觉学术会议（PRCV2025）聚焦多模态文本智能大模型发展，探讨前沿技术与应用。专家提出"多模态思维链"技术提升跨模态推理能力，OCR幻觉缓解方案优化文本感知。合合信息推出"多模态文本智能技术"方案，通过空间位置理解实现多模态信息立体化处理，已在金融、医药等领域应用。该技术突破传统文档处理局限，构建"感知-认知-决策"新范式，推动AI从工具向业务伙伴进化。小红书、甲骨文