近日，2024中國圖象圖形大會在西安盛大開幕。這場由中國圖象圖形學學會主辦，空軍軍醫大學、西安交通大學、西北工業大學聯合承辦的盛會，匯聚了國內外圖像圖形領域的頂尖專家和學者，通過二十多場論壇、百余項成果，集中展示了生成式人工智能、大模型、機器學習、類腦計算等多個領域的最新進展。

大模型技術作為本次大會的焦點之一，其強大的圖像處理能力引起了廣泛關注。隨著科技的不斷革新，大模型技術正在各個行業中得到廣泛應用，滿足了對復雜圖像處理的多樣化需求。為了深入探討大模型技術的發展與應用，大會期間特別舉辦了《大模型技術及其前沿應用》論壇。

論壇上，來自華南理工大學、上海交通大學、清華大學、復旦大學、上海人工智能實驗室以及上海合合信息科技股份有限公司的專家代表們，圍繞大模型技術在圖像領域的發展、應用進行了深入研討。他們一致認為，大模型技術的快速發展，不僅推動了圖像圖形領域的進步，也為相關行業的發展注入了新的活力。

然而，大模型技術的快速發展也面臨著一些挑戰。其中，模型訓練語料的“能源危機”就是亟待解決的問題之一。據人工智能研究人員小組Epoch研究估計，機器學習數據集可能會在2026年前耗盡所有“高質量語言數據”。這一預測引發了與會者的深思。

針對這一問題，合合信息智能創新事業部研發總監常揚在論壇上分享了合合信息智能文檔處理技術在文檔解析領域的工作。他強調，文檔解析技術的進步能夠有效解決高質量語料數據匱乏的問題。通過機器識別文檔中的多種元素，包括文本、表格、圖像等，該技術能夠更好地處理多類型數據，還原文檔閱讀順序，加速大模型的訓練與應用。此外，合合信息還打通了電子檔解析、掃描檔圖像處理、文字識別、表格識別、版面分析、版面還原和排版布局等文檔智能化處理的全流程。

常揚還詳細闡述了文檔解析技術的難點，即如何準確識別文檔中的各個元素，并理解其之間的邏輯關系。他提出，這需要關注“物理版面分析”和“邏輯版面分析”兩個方面。物理版面分析側重于視覺特征、文檔布局，而邏輯版面分析則側重于對語義特征的分析。通過這兩方面的結合，可以實現對文檔的全面解析。

本次大會的成功舉辦，不僅為圖像圖形領域的專家學者們提供了一個交流學習的平臺，也為大模型技術的發展和應用指明了方向。未來，隨著技術的不斷進步和創新，我們有理由相信，大模型技術將在更多領域展現出其強大的應用潛力。合合信息技術團隊也將持續在智能文檔處理領域深耕，讓新技術在行業中更快速地產生價值。

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