提供AI多模态融合算法能力，专注于垂直业务领域文字识别+图像技术识别。
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）
OCR技术近年来迅速普及，广泛应用于文件扫描、快递单号识别、车牌识别及日常翻译等场景，极大提升了便利性。其发展历程从传统方法（基于模板匹配和手工特征设计）到深度学习（采用CNN、LSTM等自动学习高级语义特征），再到大模型OCR（基于Transformer架构，支持跨场景泛化和少样本学习）。每种技术在特定场景下各有优劣：传统OCR适合实时场景，深度学习OCR精度高但依赖大量数据，大模型OCR泛化能力强但训练成本高。未来，大模型OCR将结合多模态预训练，向通用文字理解方向发展，与深度学习OCR形成互补生态，最大化平衡成本与性能。
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