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Donut
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研究比较多模态模型用于文档分类
一篇新研究论文分析了用于分类视觉丰富文档的多模态方法，比较了基于Transformer和LLM的架构。该研究在RVL-CDIP基准上评估了LayoutLMv3、Donut、Qwen3-VL-32B-Instruct和Qwen3-32B。结果表明，专门的多模态Transformer对于具有复杂布局的文档更优越，图像信息是分类最关键的因素。
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FILTR框架使用Transformer从3D模型中提取拓扑特征
研究人员开发了FILTR，一个旨在从预训练的3D模型中提取拓扑特征的新型框架。该方法将Transformer解码器应用于生成持久性图（persistence diagrams），这些图直接从冻结的编码器中总结形状的多尺度结构。尽管现有的3D编码器显示出有限的全局拓扑信号，FILTR有效地利用其输出来近似这些图，从而实现从原始点云进行数据驱动的提取。