🚀 创新设计: DocLLM采用分离的空间注意机制，专注于边界框信息，解决文本和空间模态交汇处的复杂语义问题。
📊 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。
2017年，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的Paul Johnson开始使用机器学习来理解地震的数据。他建立了一个人工模拟地震的实验室，用各种方法来模拟地震。
或许我们还需要几十年的时间，来确定这一时期地震研究的意义，以及是否具有革命性的作用。
就目前而言，React Agent生成的代码还不够生产就绪，需要在合并到现有代码库之前进行大量调整。但总的来说，它提高了我的生产力。