为了更好帮助读者理解大模型Agent调用的原理，下面的代码是我们自己定义了一个简单的工具类 SearchTool 类，而不是继承自langchain的 BaseTool。从这里我们看到，LangChain方法主要思路是通过详细定义的Prompt让大模型反复思考“大模型目前获得的信息是否可以回答用户的问题”，如果不能解答用户的问题，大模型应该使用何种工具；当取值较高接近 1 时，预测的随机性会较高，

基于图像的序列识别一直是计算机视觉领域一个长期的研究课题。在本文中，我们研究了场景文本识别问题，这是基于图像的序列识别中最重要和最具挑战性的任务之一。提出了一种集特征提取、序列建模和转录于一体的神经网络结构。与以往的场景文本识别系统相比，本文提出的体系结构具有四个特点:(1)与大多数现有算法的组件单独训练和调优不同，它是端到端可训练的。(2)自然处理任意长度的序列，不涉及字符分割或水平尺度归一化。

我们提出了一套用于少样本类增量学习（FSCIL）的技巧框架，这是一种具有挑战性的持续学习形式，涉及不断适应有限样本的新任务。 **FSCIL 需要稳定性和适应性，即在学习新任务的同时保持对先前学习任务的熟练程度**。我们提出的一系列技巧汇集了六种关键且极具影响力的技术，这些技术可在 FSCIL 的统一框架下提高稳定性、适应性和整体性能。**我们将这些技巧分为三类：稳定性技巧、适应性技巧和训练技巧*

表格格式的数据普遍存在于各种类型的文档中，用于汇总和显示信息。随着世界走向数字化，对非结构化数据(如图像和PDF文件)中的表进行解析的需求正在迅速增长。虽然对人类来说很简单，但由于表格的布局和样式的多样性，它对自动化系统来说是具有挑战性的。表结构识别(TSR)是指将图像中的表转换为机器可理解的格式，通常是逻辑坐标或标记序列。提取的表结构对于信息检索、表到文本生成和问答系统等都是至关重要的。随着深度

想象你学习了一门新语言（任务 B），但却完全忘记了之前学过的数学（任务 A）—— 这就是灾难性遗忘。神经网络在学习新任务时，会大幅调整权重，导致旧任务性能崩溃。EWC 算法的数学原理基于贝叶斯学习框架和参数约束机制，核心是通过量化权重对旧任务的重要性，在学习新任务时对关键权重施加选择性约束，避免灾难性遗忘。针对多任务场景，EWC 可通过合并多个二次惩罚项实现连续学习。当学习第三个任务时，网络会同时

C-RADIOv4是基于 AM-RADIO/RADIOv2.5 设计的聚合视觉基础模型，依托多教师蒸馏核心技术，将教师集升级为SigLIP2、DINOv3、SAM3并舍弃 DFN CLIP，推出SO400M（412M 参数）和H（631M 参数）两个变体；该模型在保持与前代相同计算复杂度的前提下，通过随机分辨率训练、平移等变损失 / 平移等变 MESA、平衡摘要损失、DAMP 权重噪声等多项方法更

轻量级卷积神经网络（CNN）是专门为推理速度更快的移动设备上的应用而设计的。卷积运算只能捕获窗口区域中的局部信息，这阻碍了性能的进一步提高。在卷积中引入自我关注可以很好地捕获全局信息，但这将在很大程度上阻碍实际速度。在本文中，我们提出了一种硬件友好的注意力机制（称为DFC注意力），然后提出了一个新的用于移动应用的GhostNetV2架构。所提出的DFC注意力是基于完全连接的层构建的，它不仅可以在普

2017年Google在论文《Attention is All You Need》中提出了Transformer模型，并成功应用到NLP领域。该模型完全基于自注意力机制Attention mechanism实现，弥补了传统的RNN模型的不足。宏观层面，Transformer可以看成是一个黑箱操作的序列到序列（seq2seq）模型。例如，在机器翻译中，输入一种语言，经Transformer输出翻译后

元学习通过 “内外循环” 优化 “通用初始化参数”，内循环（任务级优化）：对每个训练任务，用支持集更新参数，计算查询集损失；外循环（元级优化）：基于所有任务的损失，更新初始化参数，确保参数对 “未见过任务” 的适配性。预训练 + 微调（工程落地首选），无需重新设计模型，直接复用成熟的预训练模型（如 ResNet-50、BERT）；微调成本低，仅需少量支持集样本即可提升性能。分层微调：冻结底层（如

FCENet的一大亮点就是在任意不规则形状的文本场景上表现优异，这得益于它采用了可变形卷积 和傅里叶变换技术。 除此之外，FCENet还具有后处理简单和高。核心在于利用傅里叶变换将复杂的曲线简化为少量的频率成分（即傅里叶系数），然后在需要时再通过逆傅里叶变换恢复出原始曲线。这种方法可以有效地压缩信息并且便于模型训练。同时，为了确保最终输出的是有意义的几何形状，还需要进行一系列的几何变换和筛选操作，