本节内容回顾了AI框架在时间维度和技术维度的发展趋势技术上初代AI框架解决AI编程问题，第二代加速科研和产业落地，第三代结合特定领域语言和任务一起学习了AI框架随着的软硬件的发展升级而共同发展，展望AI框架的未来。

实践研究揭示了输入格式对 MLLMs 文档理解能力的关键影响，提出了一种简单而高效的结构化输入方法。未来可进一步探索更先进的结构提取技术或设计注意力控制插件，以进一步释放 MLLMs 在文档理解中的潜力。该研究提供了一种无需重训模型即可提升性能的实用方案，适用于智能文档处理、自动问答等场景。在没有额外训练和架构修改的前提下，通过简单的结构化文本输入，可以提升现有多模态大模型在文档理解任务中的表现。

实践研究揭示了输入格式对 MLLMs 文档理解能力的关键影响，提出了一种简单而高效的结构化输入方法。未来可进一步探索更先进的结构提取技术或设计注意力控制插件，以进一步释放 MLLMs 在文档理解中的潜力。该研究提供了一种无需重训模型即可提升性能的实用方案，适用于智能文档处理、自动问答等场景。在没有额外训练和架构修改的前提下，通过简单的结构化文本输入，可以提升现有多模态大模型在文档理解任务中的表现。

支持选择本地图片或视频文件。使用YOLOv11模型进行目标检测、跟踪和实例分割。实时显示处理结果，包括边界框、类别标签、置信度和分割掩码。支持保存处理后的图片或视频。界面使用PyQt5设计，非常简洁，只有四个按钮：选择图片、选择视频、处理和保存结果。运行后，你会看到一个白底窗口，顶部是标题，中间是按钮区，下方是结果展示区域（固定大小800x500），底部有作者信息。这个工具展示了YOLO在实时目标

支持选择本地图片或视频文件。使用YOLOv11模型进行目标检测、跟踪和实例分割。实时显示处理结果，包括边界框、类别标签、置信度和分割掩码。支持保存处理后的图片或视频。界面使用PyQt5设计，非常简洁，只有四个按钮：选择图片、选择视频、处理和保存结果。运行后，你会看到一个白底窗口，顶部是标题，中间是按钮区，下方是结果展示区域（固定大小800x500），底部有作者信息。这个工具展示了YOLO在实时目标