olmOCR 是由 Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2) 的 AllenNLP 团队开发的一款开源工具，旨在将PDF文件和其他文档高效地转换为纯文本，同时保留自然的阅读顺序。它支持表格、公式、手写内容等。olmOCR 经过学术论文、技术文档和其他文档内容的训练，并采用提示词工程技术来提高准确性并减少幻觉（错误生成的内容）。

➡️ 实验设计：在MovieChat数据集上进行了实验，实验设计了不同的组件（如链式思维、CLIP Score指导的帧采样、上下文学习）的变化，以及不同模式（全局模式和断点模式）的评估，以全面评估模型在不同条件下的表现。➡️ 研究动机：为了应对LLMs和MLLMs在特定领域训练时的灾难性遗忘问题，研究团队提出了一种新的模型无关的自解压方法——树生成（Tree Generation, TG），该方法

PDF解析有两种方法，基于pipeline的方法和基于端到端的方法。基于pipeline的方法将PDF解析任务拆解为多个小任务，针对性得优化每个小任务，但容易受到错误累积的影响。比如常拆解的任务流程：布局识别、区域分割、文本识别、表格识别、公式识别、结构重组，每个任务使用独立模型，这种设计哲学累积早期阶段的错误，后面任务的的模型再强也无法弥补。基于端到端的方法直接从PDF文档推断出markdown

📄是一个多智能体 LLM 系统，可以将论文转化为代码仓库。它遵循三阶段流水线：规划、分析和代码生成，每个阶段都由专门的智能体处理。我们的方法在 Paper2Code 和 PaperBench 上均优于强大的基线，并生成忠实、高质量的实现。

//main.cpp#include "dockwindows.h"#includeint main(int argc, char *argv[]){QApplication a(argc, argv);DockWindows w;w.show();return a.exec();}//dockwindow.h#ifndef

综合实例：修改用户资料界面设计：main函数：#include "content.h"#includeint main(int argc, char *argv[]){QApplication a(argc, argv);Content w;w.show();return a.exec();}//主界面#include#inc

为了进一步扩展这些模型的能力，研究团队提出了一种新的框架，使多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）能够在参数中记忆并召回图像，从而直接响应用户的视觉内容查询。实验设计了不同的超参数设置，以优化DPO模型的性能，并评估了不同方法在不同任务上的表现。现有的方法通过手动标注包含和不包含幻觉的配对响应，并使用各种对齐算法来提高图像和文本之间的对齐

➡️ 实验设计：KOSMOS-2在多个任务上进行了评估，包括多模态grounding（如短语grounding和指代表达理解）、多模态指代（如指代表达生成）、感知-语言任务（如图像描述和视觉问答）以及语言任务（如语言理解和生成）。在训练过程中，视觉编码器和语言模型保持冻结，仅对视觉抽象器和语言模型的低秩适应（LoRA）进行微调。➡️ 研究动机：为了增强多模态大语言模型在视觉-语言任务中的表现，特别

因此，研究团队设计了VidEgoThink，一个全面的以自我为中心的视频理解基准，旨在评估MLLMs在具身AI中的应用能力，特别是视频问答、层次规划、视觉定位和奖励建模四个关键任务。UI定位模块负责识别目标UI元素的坐标；➡️ 问题背景：当前的图形用户界面（GUI）自动化任务中，单轮代理（Single-turn Agent）在执行用户指定的UI环境中的动作时，如点击图标或在文本框中输入文字，表现出

➡️ 论文标题：MARVEL: Multidimensional Abstraction and Reasoning through Visual Evaluation and Learning➡️ 论文作者：Yifan Jiang, Jiarui Zhang, Kexuan Sun, Zhivar Sourati, Kian Ahrabian, Kaixin Ma, Filip Ilievski