0.8B!小米开源新模型,让超级小爱识屏主动办事
0.8B!小米开源新模型,让超级小爱识屏主动办事小米发布并开源0.8B文档理解模型Xiaomi-OCR-0,融合文档解析、关键信息抽取与视觉问答,在OmniDocBench v1.6获96.83分并位列1B以下第一,相关技术正用于小米手机“超级小爱”的识屏办事场景。
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小米发布并开源0.8B文档理解模型Xiaomi-OCR-0,融合文档解析、关键信息抽取与视觉问答,在OmniDocBench v1.6获96.83分并位列1B以下第一,相关技术正用于小米手机“超级小爱”的识屏办事场景。
随着多模态大模型越来越强,OCR的短板反而逐渐明显。
面壁智能开源MiniCPM-OCR 1.0与MiniCPM-OCR Jev,前者以1.3B参数取得4项SOTA并登顶吞吐,后者独立为OCR结果校准置信度并触发重读或人工复核。
不er,RSI应用在OCR上,效果这么猛??
曾获LeCun转发推荐、狂揽1,000万下载的百度开源神作,又杀回来了!
中国电信星辰通用人工智能实验室推出的轻量化文档解析模型TeleOCR(约1.2B参数)凭借形变感知学习、多边形版面分割、CGDP采样及内容—结构解耦等技术创新,在OmniDocBench v1.6、Wild-OmniDocBench、PureDocBench等多个公开榜单取得领先,并在ICDAR 2026 Sci-ImageMiner挑战赛中夺冠,目前已开源。
Jina AI 发布端到端文档解析模型 jina-ocr-v1,以 3.4B 总参数/570M 激活参数在 OmniDocBench v1.6 与 olmOCR-Bench 上刷新同级别最佳成绩,并凭借 FastMTP 推测解码与分级密集奖励在低成本 GPU 上实现无损近倍速生成,单页仅输出 1085 个 token 以 2.57 页/秒吞吐领跑 14 款主流系统。
前不久,微信视觉团队开源了WeMM-Embedding。
桥介数物创始人尚阳星透露,公司将做了三年的项目制全身运动控制业务升级为平台产品RoboCraft AI,用户上传视频即可在半小时内完成动作提取、仿真与实机部署,并刚刚完成由中国移动链长基金领投的亿元级融资。
前DeepSeek核心研究员魏浩然近日带队加入百度基础模型研发部,出任文心大模型多模态算法负责人,负责端到端OCR等方向,其此前主导的Unlimited OCR模型曾在OmniDocBench评测中取得全球第一。