SmolDocling:超轻量级(仅 256M 参数)的结构化文档解析模型

https://huggingface.co/ds4sd/SmolDocling-256M-preview一、定位SmolDocling 是首个端到端、单模型完成多模态文档转换的 超紧凑 VLM,2.56 亿参数,远小于主流方法(如 Qwen-VL 的 ~35B),推理每页 0.35 秒,仅占 0.489GB 显存。二、能力能直接处理整页图像 → 输出 DocTags 标记格式,捕捉结构化内容 + 空间布局。支持:代码、表格、公式、图表、段落、标题等元素,并保留它们的位置坐标和嵌套层级。三、训练方案基于 SmolVLM-256M(语言部 1.35B 参数,视觉部 93M 参数);使用课程...

从局部预测到整体是一个非常有趣的问题,我们可以通过四种截然不同的“世界观”或思维方式来理解世界是如何被认知与模拟的。它们分别是:泰勒展开(数学近似工具)贝叶斯方法(概率更新思维)渐变思想(哲学连续观)分形思想(结构自相似观念)通过贴近生活的比喻,轻松理解它们的核心思想、异同...

给Prompt和Context搭好Bridge,AI就会上头一、问题出在哪儿?Prompt 和 Context,这俩词瞅着挺唬人,说白了就是:Prompt = 你让 AI 干啥(比如“写首诗”)Context = 它凭啥这么干(比如“因为我失恋了,要悲伤的”)但很多人只会扔...

在AI成为企业核心竞争能力的时代背景下,数据存储不仅是基础设施,更是战略资源。企业的决策者正面临着一个技术-经济的三重抉择框架:性能、成本与治理——这构成了AI时代存储系统的“不可能三角”。本文将系统分析此“不可能三角”的本质逻辑,探讨其现实制约、典型场景选择路径及其代价,...