OCR

英伟达开源新一代OCR代码推理 AI 模型，超越 OpenAIo3-Mini表现

英伟达在技术界引起广泛关注，正式发布了其最新的 Open Code Reasoning（OCR）模型套装。这一模型的推出，不仅展示了英伟达在人工智能领域的创新能力，也为开发者提供了强有力的工具，助力他们在代码推理和生成任务中取得更好的成绩。 ** 模型参数与架构:多样化选择 **英伟达的 OCR 模型套装共包含三种不同参数规模，分别为32B、14B 和7B。

5/9/2025 4:00:51 PM

AI在线

解锁笔记新维度：AI多模态技术让Obsidian图像管理效率暴增

在数字笔记的世界里，文字一直是主角，而图像却常常被冷落在角落。作为一名AI方向研究生兼Obsidian重度用户，我深知这种不平衡的痛点。当我们谈论知识管理时，往往只关注文本处理，却忽略了图像这一同样重要的信息载体。

5/8/2025 3:01:08 PM

AI在线

OCR技术选型：数据提取哪家强？

数据是企业运营的核心资产之一。然而，超过 85% 的商业信息以非结构化数据的形式存在，如电子邮件、报告、发票和合同等，这给计算机处理带来了极大挑战。为解决这一问题，光学字符识别（OCR）技术（Mistral OCR：文档处理领域的革新者）应运而生。

4/2/2025 4:00:00 AM

大模型之路

Mistral AI 推出 Mistral OCR API：宣称最快最准光学字符识别，千页 1 美元

该 API 的定价为每千页 1 美元，单节点每分钟可处理 2000 页。Mistral OCR 模型已被用于历史文化遗产保护等场景。

3/7/2025 6:20:16 PM

溯波（实习）

号称全球性能最高！Mistral 发布全新 OCR API 全方位解析文档

在AI模型竞争的浪潮中，法国初创公司Mistral另辟蹊径，亮出了一款名为Mistral OCR的光学字符识别（OCR）API，旨在赋予企业更高级的文档理解能力。这款新工具承诺将杂乱无章的PDF和图像文件中的内容——无论是潦草的手写笔记，清晰的打印文本，还是复杂的图片、表格和公式——都精准地提取出来，并整理成结构化的数据呈现。对于那些被海量非结构化数据困扰的企业来说，这无疑是一场及时雨。

3/7/2025 9:31:00 AM

AI在线

【多模态&文档智能】OCR-free感知多模态大模型技术链路及训练数据细节

目前的一些多模态大模型的工作倾向于使用MLLM进行推理任务，然而，纯OCR任务偏向于模型的感知能力，对于文档场景，由于文字密度较高，现有方法往往通过增加图像token的数量来提升性能。这种策略在增加新的语言时，需要重新进行训练，计算开销较大，成本较高。因此，本文再来看看vary和got这两个衔接工作，看看其完整的技术链路。

12/12/2024 12:25:09 AM

余俊晖

使用 OCR 识别手写文本

本文实现了基于微调TrOCR模型进行手写文本识别。 1.GNHK手写笔记数据集GNHK（GoodNotes Handwriting Kollection）手写笔记数据集由GoodNotes提供，包含来自世界各地学生的数百份英文手写笔记。下载数据集访问GNHK数据集官方网站:()，滚动到底部，同意使用条款和条件；点击第二个链接下载数据集。

12/3/2024 9:59:00 AM

小喵学AI

亮相CCIG2024，合合信息文档解析技术破解大模型语料“饥荒”难题

近日，2024中国图象图形大会在古都西安盛大开幕。本届大会由中国图象图形学学会主办，空军军医大学、西安交通大学、西北工业大学承办，通过二十多场论坛、百余项成果，集中展示了生成式人工智能、大模型、机器学习、类脑计算等多个图像图形领域的进展。大模型技术正随着科技革新实现广泛应用，满足多行业图像处理需求。大会期间，由CSIG文档图像分析与识别专委会与上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）联合主办了《大模型技术及其前沿应用》论坛，来自华南理工大学、上海交通大学、清华大学、复旦大学、上海人工智能实验室、合合信息等高

5/29/2024 2:37:00 PM

机器之心

腾讯OCR团队斩获ICDAR大赛四项冠军

在全球文字识别（OCR）领域顶级盛会ICDAR 2023上，腾讯OCR团队基于自研算法，斩获四项冠军，这是继2017年、2019年、2021年以来，连续四届参会同时创造佳绩，共获得18项官方认证冠军，展示了腾讯OCR技术在全球的一流水平。ICDAR大会是全球文档图像分析识别领域公认的权威学术会议，每两年举办一次，赛事举办至今已经吸引了超过100多个国家的近8000支队伍参与其中。ICDAR竞赛因其极高的技术难度和强大的实用性享誉国内外，与赛后非正式刷榜不同，ICDAR官方认证的正式竞赛采用全新的数据集，并且在比赛期

10/20/2023 3:51:00 PM

新闻助手

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