图像图形大会聚焦大模型技术与前沿应用

在历史名城西安，2024年中国图象图形大会隆重启幕。本次大会由图像图形学学会主办，空军军医大学、西安交通大学、西北工业大学联袂承办，汇聚了涵盖生成式人工智能、大模型、机器学习、类脑计算等多个图像图形领域的最新进展，通过多元化的论坛和丰富成果展示，旨在推动图像图形技术的创新与发展。

大模型技术： 随着科技的不断革新，大模型技术在多行业图像处理中展现出广泛的应用前景。大会期间，《大模型技术及其前沿应用》论坛吸引了众多关注，由CSIG文档图像分析与识别专委会与上海合合信息科技股份有限公司联合举办。来自华南理工大学、上海交通大学、清华大学、复旦大学、上海人工智能实验室以及合合信息的专家学者围绕大模型在图像领域的演进趋势与实际应用进行了深入探讨。

“能源危机”与文档解析： 大模型技术的迅猛发展背后，隐含着高质量语言数据的稀缺问题。据Epoch研究预测，高质量数据集可能在2026年前面临枯竭。当前，书籍、论文、报告、企业文档等成为支撑大模型训练的主要资源。然而，复杂的文档结构对数据处理构成挑战，尤其是在解析表格、文本、图像等多样元素方面。文档解析技术的突破，如物理版面分析与逻辑版面分析，为大模型训练提供了更为精准的数据支持。

合合信息的贡献： 合合信息智能创新事业部研发总监常扬在论坛上分享了公司在智能文档处理领域的先进技术和实践经验。通过深入解析文档中的物理版面与逻辑版面，合合信息实现了对文档元素的有效识别与处理，不仅提升了大模型训练的质量，也增强了文档问答的用户体验。这一技术的创新应用，展示了文档解析在大模型领域的关键作用。

技术挑战与未来展望： 面对文档解析的复杂性，常扬指出，正确识别和理解文档中的元素关系是技术攻坚的关键。通过利用开放词汇目标检测、视觉语义对齐等前沿技术，以及生成式模型，合合信息团队正致力于提升版面分析的精度与效率。未来，随着技术的持续进步，智能文档处理将在更多应用场景中发挥重要作用，推动大模型技术的深度发展与广泛应用。

注： 以上内容是对原文的深度改写，旨在保留原文的核心信息和价值点，同时通过调整表述、替换部分术语、重组句子结构等方式，确保与原文在语言风格、表达方式上有明显区别。