在本篇中，我们将从图像弯曲矫正这一图像处理技术重点出发，讨论其发展过程与前沿技术。

acge_text_embedding模型由TextIn团队开发，是一个通用的文本编码模型——可变长度的向量化模型。Embedding是一种用于机器学习和自然语言处理领域的表示技术，它将高维的离散数据（如单词、句子或者图像的特征等）转换为低维的连续向量，这些向量能够捕捉到数据的语义特征和关系，将单词、短语或整个文档的语义和上下文信息封装在一个密集的、低维的向量空间中。acge模型使用了Matryo

最近，合小研收到了一些重要的用户反馈——它们来自各个行业领域的先锋用户，“大模型+”的前沿探索者。对AI从业者来说，今年诺贝尔奖的公布像一剂强心针，调动起了大家的热情，在世界范围内更广泛地看见AI的无限可能性。TextIn团队和我们的用户都是其中的一员。我们探讨各自的赛道和前进的方向，并在不同的领域注入AI的力量。我们将与大家分享与文档解析这款大模型加速器有关的故事——

这是一套标准的多平台支持的Java SDK，帮助开发者解析pdf_to_markdownRestful API返回结果，获取对应的版面元素的数据结构。开发者只需下载jar包，并导入到自己的项目中即可使用。

不论是在社交媒体平台还是各类工作学习资料，大大小小的图像和文件水印是我们习以为常的附赠产物，在图像上叠加可见水印为解决版权问题提供了一种强有力的手段，它被用于在互联网共享时标识和保护图像版权。随着AIGC内容快速且大批量的产生，可见水印同样在其从传播过程中发挥着重要的作用。而基于技术发展相辅相成的规律，自水印出现之后，水印去除技术也进入图像处理领域研究者的视野，以对抗性的方式加强可见水印的鲁棒性。

本文旨在对MLLM的最新研究进展进行跟踪和总结。首先，论文提出了MLLM的公式，并描述了它的相关概念。然后，论文讨论了关键的技术和应用，包括多模态指令调整（M-IT）、多模态上下文学习（M-ICL）、多模态思维链（M-CoT）和LLM辅助视觉推理（LAVR）。最后，论文讨论了现有的挑战，并指出了很有前景的研究方向。鉴于MLLM的时代才刚刚开始，作者将继续更新这项调查，并希望它能激发更多的研究。

TextIn ParseX通用文档解析是一款大模型友好的解析工具，支持将pdf文档、jpg、img图像等文件快速转换为markdown格式，支持各类表格、公式解析，帮助大语言模型的数据清洗和文档问答任务。

本综述论文回顾了60多篇研究论文，专注于开发小目标检测任务的transformer，包括纯基于transformer和集成cnn的混合技术。这些技术已经从七个不同的角度进行了研究：目标表示、用于高分辨率或多尺度特征图的快速注意机制、架构和块的修改、时空信息、改进的特征表示、辅助技术和完全基于transformer的检测。这些类别都包括几种最先进的（SOTA）技术，每一种都有自己的优点。

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！

我们在上海1927鲁迅与内山纪念书局精心策划了一场技术交流见面会，欢迎对合合信息感兴趣的开发者朋友们报名积极参与~