作为一名科研工作者，我最近参加了2023年中国模式识别与计算机视觉大会（PRCV）在厦门的召开。这次大会由中国计算机学会、中国自动化学会、中国图象图形学学会和中国人工智能学会共同主办，旨在分享最新的理论成果和技术进展，加强产学研之间的交流与合作，并促进模式识别与计算机视觉领域的创新发展。

在大会上，我特别关注了智能文档处理技术这一前沿领域。随着信息时代的发展，异构化和跨模态数据变得日益丰富，而文档图像则是文字和图片交汇点，它们既具有多模态特性，又面临着多样化挑战。在“视言碰撞：语言模型与视觉生态协同论坛”中，我有幸聆听合合信息图像算法研发总监郭丰俊博士关于文档图像前沿技术热点话题的分享。他指出，多模态技术正逐渐成为处理文档图像的一个重要研究方向，这主要得益于它能够充分利用文档中的视觉和语言信息，以及借助于语言大模型所积累的优异性能。

然而，在当前评测情况下，已知的多模态预训练系统在准确率方面仍然落后于最先进的人工智能光学字符识别（OCR）系统。因此，我们需要进一步探索如何提高其性能。我参与了合合信息-华南理工大学联合实验室对该方向进行的一系列研究工作，并且我们取得了一些阶段性的成果，如数据高效利用及垂直领域识别项目等。

近期，大型语言模型技术取得了一定的突破，使得生成式AI可以应用到更广泛的情景中，但这也使得图片伪造变得更加容易，不法分子可能会利用这一漏洞。为了应对这一挑战，我们开发了一套完整的人工智能文档处理解决方案，从图像预处理到解析识别再到安全保障，全方位覆盖整个流程。而对于图片篡改检测，我们采用基于空域与频域关系建模以及度特征分辨真假差异来判断是否为AI生成的手段。

面对不断变化的手段和复杂场景，我们认识到了提升检测系统鲁棒性和泛化能力至关重要。这不仅需要科研机构深入研究，也要求企业界提供支持。我相信通过持续合作，可以推动AI技术在保证用户安全、高效工作生活方面发挥更大的作用，为社会带来更多积极影响。