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OCR的“轻骑兵”突袭：当腾讯混元，用10亿参数，重塑“文字识别”
腾讯混元开源全新OCR模型HunyuanOCR，仅10亿参数却斩获多项SOTA成绩。该模型采用端到端设计，在复杂文档解析、多场景文字检测识别中表现卓越，支持14种小语种翻译并荣获ICDAR2025冠军。轻量化架构便于部署，已应用于卡证处理、视频创作等场景，用户可通过GitHub和Hugging Face快速体验。
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Grab自研语言模型的战略哲学：从通用工具到专用解决方案的转向
Grab公司分享了自研视觉大型语言模型的开发经历，旨在解决现有模型在东南亚语言识别中的不足。该模型基于Qwen2-VL2B架构，通过微调和高质量数据训练，显著提升了印尼、泰语等非拉丁字母文档的文本提取准确率，在身份证、驾照等合规处理中表现优异，超越了传统OCR工具。
这位机器人“指挥官”，能蒙眼辨认近2000把数控刀具
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