SmolDocling 是由 ds4sd 团队与 IBM 合作开发的一款视觉语言模型（VLM），基于 SmolVLM-256M 打造。其核心特点是小体积（仅 256M 参数）和高效率，特别适合在普通设备上运行。模型托管在 Hugging Face 平台，是全球最小的视觉语言模型。
主要功能包括：
与其他通用视觉模型不同，SmolDocling 专门针对文档转换任务进行了优化，特别适合学术研究、编程文档处理等需要精确解析复杂排版的应用场景。
本答案来源于文章《SmolDocling：小体积高效处理文档的视觉语言模型》
SmolDocling 的标准输出 DocTags 可通过 docling_core 库实现多格式转换：基础转...
为保证最佳效果，需要注意以下要点：输入质量：图片分辨率建议 300dpi 以上，避免强光反光。手写内容需字迹清...
该模型特别适合以下四类应用场景：学术研究：将扫描版论文转换为可编辑文本，精准提取公式和参考文献，研究者实测可节...
SmolDocling 具有三大差异化优势：极致轻量：256M 参数体积比主流 VLM 小 10-100 倍，...
安装 SmolDocling 需遵循以下步骤：环境准备：确保已安装 Python 3.8+，建议使用虚拟环境安...
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教学痛点 SQL语法抽象难懂，学生常在表连接、聚合函数等概念上陷入困惑。 教学方案 利用OpenSearch-...
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