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以下是 VLM 相关的文章

2025-11-14
将代理式AI应用于计算机视觉应用的3种方法本文探讨了如何通过集成视觉语言模型（VLM）来增强现有的计算机视觉应用。文章详细介绍了三种核心方法：利用密集字幕技术实现视觉内容的可搜索性、通过VLM推理为系统警报提供丰富上下文，以及运用代理式AI对复杂场景进行自动化分析，从而实现从AI驱动的搜索到完全自动化视频分析的转变。
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2025-11-11
使用 SageMaker AI 和 SWIFT 对多页文档进行视觉语言模型微调以实现文档到 JSON 的转换本文深入探讨了如何利用Amazon SageMaker AI和轻量级SWIFT框架微调视觉语言模型（VLM），以高效、准确地将多页文档（如发票、表格）转换为结构化的JSON格式。我们对比了零样本、少样本和RAG等不同IDP方法，并推荐了基于历史数据微调VLM的方案，以确保输出符合特定业务系统的JSON结构，实现高精度、低成本的文档处理自动化。
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2025-11-11
使用 SageMaker AI 和 SWIFT 微调 VLM 以实现多页文档到 JSON 的转换本文深入探讨了如何利用 Amazon SageMaker AI 和 SWIFT 框架微调视觉语言模型（VLM），以实现从复杂的多页文档中高效、准确地提取结构化 JSON 数据。我们对比了零样本、少样本等多种文档处理方法，并重点推荐微调方案，该方案能确保数据输出符合特定业务系统所需的模式，是解决发票、合同等非结构化数据处理挑战的可扩展、高精度解决方案。
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