当OCR遇见大语言模型:智能文本处理的进化之路
简介:本文探讨光学字符识别(OCR)技术与大语言模型(LLM)结合带来的革新。传统OCR在处理模糊文本、复杂排版时存在局限,而LLM的语义理解、结构解析和多模态处理能力恰好弥补这些不足。文中通过代码实例展示了两者融合在错误校正、文档解析、多语言处理、语义检索及流程革新上的五大优势,并以财务报表解析为例,说明了该技术组合在实际应用中的高效性。此外,文章也展望了未来的技术发展趋势,包括多模态架构、小样本学习和边缘计算部署等方向,预示着文本处理技术正迈向智能认知的新时代。(240字)
全网首发 | PAI Model Gallery一键部署阶跃星辰Step-Video-T2V、Step-Audio-Chat模型
Step-Video-T2V 是一个最先进的 (SoTA) 文本转视频预训练模型,具有 300 亿个参数,能够生成高达 204 帧的视频;Step-Audio 则是行业内首个产品级的开源语音交互模型,通过结合 130B 参数的大语言模型,语音识别模型与语音合成模型,实现了端到端的文本、语音对话生成,能和用户自然地进行高质量对话。PAI Model Gallery 已支持阶跃星辰最新发布的 Step-Video-T2V 文生视频模型与 Step-Audio-Chat 大语言模型的一键部署,本文将详细介绍具体操作步骤。
DeepSeek模型的突破:性能超越R1满血版的关键技术解析
上海AI实验室周伯文团队的最新研究显示,7B版本的DeepSeek模型在性能上超越了R1满血版。该成果强调了计算最优Test-Time Scaling的重要性,并提出了一种创新的“弱到强”优化监督机制的研究思路,区别于传统的“从强到弱”策略。这一方法不仅提升了模型性能,还为未来AI研究提供了新方向。