📊 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。
【AiBase提要】它确实生成了一些我可以使用的代码，但经常忽略了我的一些建议，或者删除了它之前添加的功能。它需要大量的辅助和细节注意，没有节省我太多的时间。
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。
这一数字与年初相比增长了302亿美元（约合2144亿元人民币），使其成为今年收入最高的企业家之一，其借此登上亿万富豪榜第29位。