15:45IT之家(博客/媒体)精选71°百度于6月22日开源Unlimited OCR模型,总参数30亿,推理时仅激活5亿参数。该模型基于DeepSeek OCR架构,采用两级视觉编码和16倍token压缩,将1024×1024的PDF图像压缩为256个视觉token。训练基于DeepSeek OCR检查点继续训练4000步,使用约200万文档样本,在8×16 A800 GPU上运行。在OmniDocBench v1.5上整体得分93.23,高于DeepSeek OCR的87.01和DeepSeek OCR 2的89.17。文本编辑距离0.038,公式CDM 92.61,表格TEDS 90.93,读序编辑距离0.045。AI模型Unlimited OCRDeepSeek OCR百度OCR文档解析5 个信源在谈推荐理由:百度开源了一个能一次性解析长文档的OCR模型,不再越处理越慢,性能还超过了DeepSeek OCR。原文
13:45marktechpost@Asif Razzaq精选百度开源Unlimited OCR,一个3B参数的MoE模型,能在单次前向推理中解析数十页文档。其突破性的Reference Sliding Window Attention (R-SWA)机制使KV缓存保持恒定,随着输出增长内存和延迟不变。模型在OmniDocBench v1.5基准上获得93.23分,比DeepSeek OCR基线高出6.22分。该模型采用MIT许可证开源。AI模型Unlimited OCRBaiduDeepSeekOmniDocBenchOCR5 个信源在谈推荐理由:百度开源了一个3B参数的OCR模型,能一口气解析几十页文档,KV缓存不膨胀,性能直接碾压DeepSeek。原文
09:30Jerry Liu@jerryjliu0精选Unlimited OCR是百度开源的OCR模型,总参数量3B,仅500M激活。它在表格解析和阅读顺序方面表现优秀,在OmniDocBench v1.5和v1.6上达到SOTA。核心创新是Reference Sliding Window Attention(R-SWA),能保持恒定KV缓存大小,单次前向传递处理40+页文档。与PaddleOCR-VL-1.6对比显示,它在语义格式和图表方面略有不足。AI模型Unlimited OCRBaiduPaddleOCR-VL-1.6OCR开源模型7 个信源在谈推荐理由:百度开源了Unlimited OCR,3B参数却只有500M激活,表格解析超强,能一次性读完40页文档,比PaddleOCR-VL-1.6强在表格和阅读顺序上。试试看?原文
12:39小互@imxiaohu精选百度开源的Unlimited OCR模型采用参考滑动窗口注意力(R-SWA)技术,能在32K上下文内一次前向推理处理数十页文档,无需分页。模型仅3B参数、500M激活,显存和算力不随页数增长。传统逐页OCR需要拼接结果,而R-SWA模拟人类连续抄写,始终记忆固定大小的文本。该模型据称基于DeepSeek OCR核心贡献者开发,已在标准长度文档上测试。AI模型Unlimited OCR百度R-SWAOCR开源模型8 个信源在谈推荐理由:百度开源了一款OCR模型,3B参数就能一次处理几十页PDF,不用切页,比传统逐页OCR强太多。原文
AITOP5月29日 08:02Opus 4.8发布:编程助手的“静默时刻”,是解放开发者,还是新门槛?🔥Anthropic 把 AI 编程的“确认键”彻底删掉了!Claude Code 搭载全新 Opus 4.8 模型,长时间任务不跑偏、不废话、不中断,像一个资深工程师一样默默干活,从功能开发到漏洞清扫全包圆,你在旁边喝茶等结果就行。过去 AI 写代码三步一问“这样可以吗”,现在它直接交完整交付物……自主编程的最后一层窗户纸,被捅破了。做自动化开发和代码审查的团队,这个模型建议直接上手,效率差距肉眼可见……