PDF – 读行

谷歌 Gemini 2.5 Pro 旗下模型，能够准确解析PDF文档的视觉信息，实现精准的视觉信息引用功能，成为首款能完全理解PDF布局的AI模型。Gemini 2.5 Pro 不仅能提取PDF文档中的文本内容，还能理解其中图表的视觉信息及与文本信息之间的逻辑关系，甚至包括整体排版。

测试1：解释一下图2中的五层构架之间的逻辑关系及工作原理。

目的：验证Gemini 2.5 Pro对PDF中的图形及上下文字之间逻辑关系的理解。

各层之间的关系是逐层构建、层层依赖的。每一层都建立在前一层的基础上，调用其提供的功能，并为上一层提供更高级、更具体的服务。
第一层：原生层 (Native Layer)
作用：这是整个架构的基石，提供了最底层的引擎功能和资源。
构成：包括虚幻引擎（Unreal Engine）本身，以及其附带的3D资源、物理引擎、AI引擎和渲染引擎等。
逻辑关系：它是所有上层建筑的基础，没有这一层，其他层都无从谈起。
第二层：规范层 (Specification Layer)
作用：在原生引擎之上，定义了专门为MARL设计的底层系统和编程规范。
构成：包含了时间控制系统、任务系统、通信接口、调试接口和基础类规范。这些都是用C++实现的，以保证最高效率。
逻辑关系：这一层是对原生引擎功能的封装和扩展。它将通用的游戏引擎功能，规范化为适用于MARL模拟的特定接口和系统（例如，如何精确控制模拟时间、如何定义一个任务的开始和结束等）。它依赖于第一层，并为第三层提供标准化的基础。
第三层：基类层 (Base Class Layer)
作用：定义了场景中所有“物体”的核心抽象概念。
构成：主要包含三个用蓝图（Blueprints）实现的基类：Unreal-MAP Agent（智能体）、Unreal-MAP Entity Actor（非决策的实体，如障碍物）和Unreal-MAP Abstract Actor（抽象Actor，作为底层和上层沟通的桥梁）。
逻辑关系：这一层是概念的实例化。它利用第二层定义的规范，创建出具体的、可被上层继承和使用的“智能体”和“实体”模板。它依赖于第二层，并为第四层提供了可供开发的具体蓝图。
第四层：高级模块层 (Advanced Module Layer)
……

结果：Gemini 2.5 Pro根据上下文准确解析了图2的信息，并在解析中混合引用了图片、文本内容，并突出显示。

测试2：根据图3呈现的视觉信息，解释实现MARL任务的详细步骤，并在图中进行标识。

目的：测试Gemini 2.5 Pro对信息来源引用的准确程度，验证是否出现”AI幻觉“。

结果：结合上下文本内容，在解释视觉信息过程中，列出了索引位置（文本定位准确），可是实现精确和直观的引用功能。未出现AI幻觉现象。

测试3：图4的胜率比较，用于支撑的观点是什么？

目的：用于验证Gemini 2.5 Pro应用全文解释视觉信息的理解能力。

结果：根据图像信息及全文检索，准确进行了解答，具备全文理解能力。

结论：Gemini 2.5 Pro 具备先进的PDF文献阅读、检索能力；能够根据上下文本对图像信息准确解析；具备全文理解、索引能力（文本定位能力）；测试未出现AI幻觉；提高阅读效率的生产力工具。