📊 广泛评估表现: 在16个已知数据集中，DocLLM在多种文档智能任务中表现优越，对未见数据集具有强大泛化能力。
在非洲国家，我预计在三年左右的时间里会看到类似的使用水平。这其中仍然存在差距，但它比我们在其他创新中看到的滞后时间要短得多。”
模型将几乎免费地部署在CPU上，而不是API服务。
2）编码器和码本训练，固定好波形编码器后，训练Transformer编码器与离散码本，获得稳定可分离的脑电波表示。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
📊 广泛评估表现: 在16个已知数据集中，DocLLM在多种文档智能任务中表现优越，对未见数据集具有强大泛化能力。
在非洲国家，我预计在三年左右的时间里会看到类似的使用水平。这其中仍然存在差距，但它比我们在其他创新中看到的滞后时间要短得多。”
模型将几乎免费地部署在CPU上，而不是API服务。
2）编码器和码本训练，固定好波形编码器后，训练Transformer编码器与离散码本，获得稳定可分离的脑电波表示。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney