【深圳站】用AI构建智慧生活服务体系，高效进行物业管理

原创 于 2018-11-22 19:00:00 发布 · 329 阅读 · 1 ·
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DeepSeek多模态统一模型Janus算法解析
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DeepSeek 的 Janus 和 Janus-Pro 在多模态理解与生成领域展现了强大的能力。Janus 通过解耦视觉编码，为多模态任务提供了一个灵活的框架。而 Janus-Pro 则通过优化训练策略、扩展数据规模和增加模型参数，进一步提升了模型的性能。PaddleMIX中已经复现了Janus 和 Janus-Pro 的推理流程，通过解析代码我们也更深入地理解模型的实现细节和技术创新，快跟着飞桨星河社区教程链接一起动手实践一下吧！论文链接：项目地址：aistudio教程链接：。
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FastDeploy 2.0：大模型高效部署套件，文心4.5原生，释放最优推理性能！
07-25 1417
在ERNIE-4.5轻量级模型上，FastDeploy也表现出优异的性能，我们和参数规模接近的Qwen3模型进行性能比较，测试条件为，数据集输入长度1.1K，A3B模型在H800上约束TPOT不超过25ms，0.3B及0.6B模型在A30上约束TPOT不超过16ms，可以看到相同模型FastDeploy较vLLM性能领先5%、12%，ERNIE 4.5轻量级MoE模型分别比Qwen3 对应轻量模型性能快99%、118%（具体数据请见下图）通过对MTP 采取PD分离减少通讯量，加速端到端推理性能。
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文档解析PP-StructureV3：PDF秒变高质量Markdown文件-PaddleOCR 3.0全栈技术解密系列
06-17 3267
PP-StructureV3采用了一种精细化的模型组合策略，通过高效协调不同模型的输入输出，来实现高精度的文档解析。首先，文档图像经过文档预处理（可选），然后执行版面区域分析和文字识别。接下来，版面区域分析和文字识别的融合结果会基于其所属的不同版面类型被分别传送到表格识别、公式识别、图表解析和印章识别等多个子模块。最后，阅读顺序恢复模块对不同版面区域的识别结果基于人类阅读顺序进行排序，生成最终的文档解析结果——对应的Markdown文档和JSON文件。
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多模态理解大模型高性能优化丨前沿多模态模型开发与应用实战第七期
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一、引言在前序课程中，我们系统剖析了多模态理解大模型（Qwen2.5-VL、DeepSeek-VL2）的架构设计。鉴于此类模型训练需消耗千卡级算力与TB级数据，实际应用中绝大多数的用户场景均围绕推理部署展开，模型推理的效率影响着用户的实际体验。本次将聚焦工业级部署的核心挑战——多模态理解大模型的高性能推理优化。飞桨（PaddlePaddle）作为国内领先的深度学习框架，在多模态模型的高性能推理方面具有显著优势和亮点：高效的推理引擎优化的计算算子。
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PaddleOCR 3.0发布：OCR精度跃升13%，支持多语种、手写体与高精度文档解析
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PaddleOCR自发布以来凭借学术前沿算法和产业落地实践，受到了产学研各方的喜爱，并被广泛应用于众多知名开源项目，如Umi-OCR、OmniParser、MinerU、RAGFlow等，已成为广大开发者心中的开源OCR领域的首选工具。2025年5月20日，，全面适配飞桨框架3.0正式版，进一步，支持，满足大模型应用对的旺盛需求，结合显著提升关键信息抽取精度，并新增对的支持。PaddleOCR3.0全景图全场景文字识别模型PP-OCRv5。
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Wan2.1和HunyuanVideo文生视频模型算法解析与功能体验丨前沿多模态模型开发与应用实战第六期
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小目标检测通常指的是在图像或视频中精确地检测和定位尺寸较小、面积较小的目标物体，这些目标在图像中的像素尺寸通常较小，可能小于32像素×32像素（根据MS COCO等数据集的定义），且可能被背景或其他物体所掩盖，难以被肉眼直接观察出来。在许多应用场景中，小目标的检测都至关重要。例如，在遥感图像中检测小型车辆或建筑，可以帮助城市规划和交通管理；在自动驾驶中，检测远处的小型障碍物可以提高行车安全；在医学图像中，检测微小病灶能够辅助医生进行早期诊断。
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PP-ChatOCRv3新升级：多页PDF信息抽取支持自定义提示词工程，拓展大语言模型功能边界
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早期进行文本图像信息抽取时，如从身份证、营业执照中提取信息，通常预先设定好关键词（如姓名、公司名称等），再查找与之相关的信息。然而，在实际应用中，关键信息往往以问题的形式呈现，例如在研报中查询《哪吒2》的票房数，要回答此类问题就需要对提示词进行修改。本次升级支持自定义提示词工程，涵盖问题描述、提取规则、结果规范以及少样本学习等方面，可根据实际问题灵活调整，从而拓展大语言模型在信息抽取方面的功能边界。
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