Скачать или смотреть HunyuanOCR: Модель 1B, которая заменяет Tesseract (сквозной VLM)

Tencent только что выпустила HunyuanOCR, миниатюрную модель с 1B-параметрами, которая фактически убивает традиционный «конвейер OCR». Мы наглядно показываем, как эта специализированная модель Vision-Language заменяет беспорядочный набор детекторов, распознавателей и анализаторов макета единой сквозной нейронной сетью. Мы разбираем архитектуру ViT с собственным разрешением, которая обрабатывает сверхдлинные PDF-файлы без обрезки, и объясняем, как обучение с подкреплением обучило эту модель выводить идеальные Markdown и JSON, превосходящие модели в 100 раз больше её.

Ключевые выводы:

Сквозное распознавание против конвейера: Визуализация разницы между каскадными ошибками (традиционное OCR) и однопроходным пониманием (HunyuanOCR).

Эффективность 1B: Почему специализированная модель 1B, работающая локально, превосходит универсальную модель 100B, работающую в облаке, при парсинге документов.

RL с проверяемыми вознаграждениями: Прорыв в обучении, где модель была «игрифицирована» для обеспечения компиляции её выходного кода (JSON/LaTeX).

Собственное разрешение: Как модель обрабатывает «длинные чеки» и странные соотношения сторон, используя динамическое исправление вместо фиксированного изменения размера квадрата.

Разблокировка RAG: Почему это новый стандарт преобразования корпоративных PDF-файлов в данные с возможностью векторного поиска.

Хештеги: #HunyuanOCR #TencentAI #DocumentAI #OCR #VisionLanguageModel #RAG #MachineLearning #OpenSource #DeepLearning #PDFParsing