📊 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。
此外，为了增加直播的专业度，这场直播设置了9个以上机位，动用了斯坦尼康、纵横滑轨、电影机、导播台等电影级别的专业设备，花费或许不到传闻中的百万级，但也不会太少，是名副其实的钞能力直播。
到2025年底，这一行动计划将继续推进，实现超过12万个重点场所的移动网络深度覆盖，覆盖3万公里铁路和50万公里公路以及200条地铁线路。5G网络的覆盖深度和广度也将得到持续完善，同时5G流量占比将显著提升。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
语音自动生成字幕: 工具具备自动生成字幕的功能，用户可以在软件中对生成的字幕进行灵活编辑，确保最佳的翻译效果。