本研究提出了一种新方法，将大型语言模型与结构化表示结合，以提升创意生成能力。实验结果表明，DishCOVER模型在生成新颖食谱方面显著优于GPT-4o。

介绍了一种自监督的结构化表示和生成方法，提取周期性或准周期性运动中的时空关系，增强了运动学习算法的插值和泛化能力，为未来的运动表示和学习算法的发展开辟了新的可能性。

本文提出了一种新的架构，通过偏置客观中心化模型，将形状和纹理成分分离开。实验证明该方法在基准测试中表现良好，并能生成新颖的纹理。

DocXChain是一个开源工具链，可将非结构化文档转换为结构化表示，提供文本检测、识别、表结构识别和布局分析等基本功能，并可轻松集成现有工具、库或模型。