本地OCR工具真相:免费≠安全,这三类人必须换掉你的“永久免费”工具

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04-09 08:39

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精选参考来源

1. 全新开源的DeepSeek-OCR,可能是最近最惊喜的模型。

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3. 如何评价DeepSeek-OCR-2 模型?

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9. 这几天,OCR这个词,绝对是整个AI圈最火的词。因为DeepSeek-OCR,甚至让OCR这个赛道文艺复兴,又给直接带火了。整个Hugging Face的趋势版里,前4有3个OCR,甚至Qwen3-VL-8B也能干OCR的活,说一句全员OCR真的不过分。然后在我上一篇讲DeepSeek-OCR文章的评论区里,有很多朋友都在把DeepSeek-OCR跟PaddleOCR-VL做对比,也有很多人都在问,能不能再解读一下百度那个OCR模型(也就是PaddleOCR-VL)。所以我也觉得,不如就来写一篇关于PaddleOCR-VL的内容吧。非常坦诚的讲,百度家的东西,我写的一直都会非常谨慎。但是这个PaddleOCR-VL,是我真的觉得值得一写的。因为,确实很牛逼。首先提一下,PaddleOCR这个项目本身,不是啥新东西,这是百度一直都在做的项目,很多年了,最早期甚至可以追溯到2020年,也是一直是开源的姿态。后来他们就不断的迭代,整整5年时间,成了整个OCR领域最火的开源,现在也应该是现在Github上Star最高的OCR项目,有60K,基本属于断档领先。而PaddleOCR-VL模型,就是他们前几天开源了他们的PaddleOCR系列里最新的模型,这也是第一次,把大模型用在了整个OCR文档解析的最核心的位置。整个模型只有0.9B,但是几乎在OCR的评测集叫OmniDocBench v1.5的所有子项,都做到了SOTA。左边有三个类型,分别是传统的多阶段流水线系统、通用多模态大模型、专门为文档解析训练的视觉语言模型。PaddleOCR-VL参数最小,效果最好,然后因为发的刚好早了三四天,所以表里没有DeepSeek-OCR的跑分,但是OmniDocBench v1.5的最新跑分昨天也出炉了,DeepSeek-OCR综合跑分是86.46,比PaddleOCR-VL的92.56还是低了大概6分,不过也能理解。PaddleOCR-VL确实足够的猛,在垂直模型领域,把性价比做到了极致。你可能会有一点点好奇,为啥一个0.9B的模型,能比其他的大模型都要强。除了确实专精这个领域之外,还有个非常有趣的架构,是我觉得单独可以说一下的。也是长上下文和避免幻觉的一种非常有趣的解法。很多的多模态大模型,是端到端的,他们干OCR的方式其实是非常低效的。就是你把一整张A4纸扔给它,它需要一口气把这张图上所有的文字、表格、公式、图片、排版等等全都看懂,然后再一口气生成一个完美的Markdown,这个难度,其实也挺地狱级的。毕竟模型需要同时理解:“哦,这块是个表,它在页面的左上角,这个表有3行5列,哦表头是这个,哦内容是那个,它旁边的这段文字是在解释这个表……哦哎卧槽我第一个事是要干啥来着。。。” PaddleOCR-VL的做法就挺高效好玩的,它的架构,就两步:第一步,先让专干布局分析的传统视觉模型上。这个玩意叫PP-DocLayoutV2,它干的活儿特纯粹,就是“框”。它以极快的速度扫一眼整张图,然后把一些区域都框起来,然后告诉你:“报告老板,这里是标题,那里是正文,这块是个表,那块是公式。” 而且每个框的阅读顺序,也都是符合人类的阅读顺序的。这个活儿,在CV领域已经很成熟了,根本不需要一个大模型来搞。第二步,就是主力登场。这个主力,就是最核心的这个0.9B的PaddleOCR-VL模型。它现在接到的任务,根本不是去看那张复杂的A4纸。它接到的是一堆被PP-DocLayoutV2裁好的小图片。一个任务是:“这是一张200x500的小图,我(PP-DocLayoutV2)已经告诉你这是个表了,你(PaddleOCR-VL)给我把它转成Markdown。” 下一个任务是:“这是一张50x50的小图,我知道这是个公式,你给我转成LaTeX。”然后循环往复,最后,又准又快。所以这种做法,根本不需要复杂的几百B的大模型,直接上0.9B的模型,却能达到最完美的效果。我之所以把这个点单独拿出来说,也是想表达我的一个观点:在普通用户眼里,其实很多时候技术根本没有优劣,能解决用户的问题,就是最牛逼的技术。黑猫白猫,能抓到耗子的,就是好猫。至少我认为,PaddleOCR-VL的做法,就非常的巧劲。我也专门找了几类特别有代表性,处理起来比较头疼的图片来给大家看一下实测的效果。首先肯定是扫描PDF,这种应该是重中之重,比如下面这张非常糊的扫描件截图,肉眼看起来也会有点吃力。(图10、11)糊不拉几的,我眼睛看着都疼。而把这个扔给PaddleOCR-VL,它处理起来很顺利,先是把需要识别的地方框了出来,并打上了阅读循序的序号。然后是第二步,分块识别出结果,效果很不错,公式也识别出来了。我详细核对了2、3遍,发现确实一个字都没错。最后的那个+号后面之所以没东西了,是因为我截图的时候,不小心让搜狗输入法的图标给挡住了。。。我又找了一些手写笔记的照片去试,这玩意绝对是OCR领域的硬骨头。不管是中文还是英文,只要字迹别太潦草到像天书一样,PaddleOCR-VL给出的识别结果准确率都还挺在线的。对比很多工具碰到手写基本就歇菜的情况,这个已经很能打了。当然,前提是你的手写字得大致能看懂,如果是医生的那种字,我觉得神仙来了都没用。。。然后是论文这种排版密集的。报纸那小字、多分栏、紧凑的布局,对布局分析和识别都是不小的挑战。实测下来,PaddleOCR-VL对多栏的处理还比较稳定,阅读顺序也能捋顺,文字识别本身也没啥毛病,基本全对,总体效果挺好。因为支持端到端的解析,所以能给你把一些图表啥的都给你还原回来。这个点非常的牛逼。还有就是票据,像发票收据这些。格式虽然相对固定,但里面混着机打字、数字、手写补充、甚至盖章,挺复杂的。(图14、15)PaddleOCR-VL在处理这类半结构化文档、抓取关键信息时表现还行,我自己跑了很多次,不能说百分百没差错,但在同类模型里,已经算非常靠谱的了。感觉这个已经完全可以替换我们现在多维表格上用的视觉大模型,接入到我们公司财务的多维表格系统里面了。。。准确性强很多,真的能节省财务的不少时间。还有那种大型表格,这就是重头戏了。不管是论文里那种带合并单元格的复杂表,还是财报里密密麻麻的数字表,甚至是没啥框线的表,PaddleOCR-VL的表格结构识别能力是有一点让我惊讶的,不光能认出格子里面的字,还能把表格的行列关系比较好地还原出来,这对我们的一些自动化信息提取非常有帮助。比如就是上文里面的那个跑分图。(图17)识别提取出来之后,没有一丁点问题,这个是有点离谱的。总的来说,这些实测跑下来,PaddleOCR-VL在处理这些复杂和刁钻的场景时,表现确实可圈可点。而且实测确实会比DeepSeek-OCR准确更高,DeepSeek-OCR提取的时候总是会错一两个字,PaddleOCR-VL是一字不错,当然你不能把DeepSeek-OCR纯看成是一个纯OCR模型,毕竟意义还是不太一样。我们自己其实有很多飞书多维表格的信息提取工作流,也已经在考虑换成PaddleOCR-VL了。比如我们经常需要,批量上传一些各个平台的数据截图,然后提取里面的一些结构化信息。(图18)现在都是接了一些比较大的多模态大模型来做提取的,有一说一,从价格上来说,会比PaddleOCR-VL这种贵很多,而且有时候还会出错。感觉把PaddleOCR-VL接进去,会是目前的最优解。目前PaddleOCR-VL已经开源,网址在此:网页链接我本来想跟DeepSeek-OCR一样,给大家手搓一个Windows的本地整合包,让大家能开箱即用,结果因为不同于一些常规的大模型,折腾了一夜,干到凌晨4点多,两眼发黑,还是没做出来,这个只能说对不起大家,还是有点太菜了= =所以现阶段,大家如果有自己部署能力的,可以自己根据PaddleOCR Github上的部署教程来部署到本地。只是想用一下的,不想折腾部署的,可以去各大demo平台上用官方自己部署的体验版本。飞桨:网页链接魔搭:网页链接Hugging Face:网页链接最后,还是想多说几句。DeepSeek-OCR探索的上下文光学压缩确实非常新,也打开了大家对人类视觉感知的一些新的想象。百度的PaddleOCR-VL,更是从实际出发,在一个细分领域达到了SOTA,成为了这个领域效果最好的模型。高效、准确,也能实实在在地提升我们处理文档信息的效率。两者都是非常优秀的工作,没有谁比谁强。都是在自己领域。最亮眼的仔。 #ai创造营# #大模型#

10. 处理本地文档和PDF时,经常需要翻页查找、标注或做摘要,手动操作效率低。 Okular是一款跨平台文档阅读器,支持PDF和多种文档格式,集成了高效标注和管理功能。项目地址:github.com/KDE/okular主要功能1.支持PDF、EPUB、DjVu等多种文档格式阅读;2.提供高亮、下划线、手写注释等标注功能;3.支持书签、全文搜索和文档缩略图快速定位内容;4.内置打印、导出标注和页面提取功能;5.跨平台支持Linux、Windows和Mac,便于统一文档管理;Okular适合学生、研究人员和办公用户,把阅读、标注和整理文档的操作集中在一个工具里,减少频繁切换应用的麻烦。

11. 不买会员,一期学会轻薄本跑大模型!

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14. DeepSeek-OCR一开始以为是又一个普通的OCR模型,认真看了下论文,发现其重点是压缩,可以有助于LLM或者Agent的记忆管理。DeepSeek-AI 团队提出了一种全新的Contexts Optical Compression 方法,核心思想是:利用视觉模态作为一种高效的文本压缩媒介,以图像形式表示长文本,从而大幅减少LLM处理长上下文的计算负担。DeepSeek-OCR 首次验证了将文本信息以视觉形式进行高效压缩与恢复的可行性,在 10× 压缩下仍能近乎无损地还原文本。1. 研究动机当前LLM在处理长文本时面临计算量随序列长度平方增长的问题。论文提出将长文本转化为图像,让视觉模型(VLM)对其进行编码,用较少的视觉 token 表示大量文本信息,实现“以视觉压缩文本”的思路。这种“光学压缩”既能显著减少 token 数量,又可能启发 LLM 的长期记忆与遗忘机制研究。2. 模型架构DeepSeek-OCR 由两部分组成:(1)DeepEncoder:一种新型视觉编码器,结合 SAM-base(局部注意力)与 CLIP-large(全局注意力),中间加入 16× 卷积压缩模块,可在高分辨率下保持低激活内存并显著减少视觉 token。(2)DeepSeek-3B-MoE 解码器:基于 Mixture-of-Experts 架构,推理时仅激活 570M 参数,用于从视觉 latent token 重建原始文本。3. 多分辨率与模式支持DeepEncoder 支持多种输入模式(Tiny、Small、Base、Large、Gundam),对应不同分辨率与视觉 token 数,方便在研究不同压缩率或实际应用时灵活选择。例如 Gundam 模式可解析超高分辨率文档(如报纸),最高支持动态拼图式输入。4. 视觉遗忘机制作者提出“视觉化遗忘机制”假设:可以通过逐步缩小图像分辨率模拟人类记忆衰减过程,实现“信息随时间模糊化”的长期上下文管理。光学上下文压缩或可成为未来 LLM 无限上下文架构的关键方向。项目:github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR#人工智能##程序员#

15. 基于DeepSeek-OCR实现的PDF转 Markdown↓这是一个功能强大的 OCR 解决方案,使用 DeepSeek-OCR 和 FastAPI 后端将 PDF 文档转换为 Markdown 格式。该项目同时提供批量处理脚本和 REST API,以实现灵活的文档转换。访问:github.com/Bogdanovich77/DeekSeek-OCR---Dockerized-API#ai创造营##程序员#

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17. 🚨 DeepSeek 刚刚做了一些疯狂的事情。他们建立了一个 OCR 系统,将长文本压缩成视觉标记,将段落转换成像素。他们的模型 DeepSeek-OCR 在 10 倍压缩下解码精度可达 97%,即使在 20 倍压缩下也能保持 60% 的准确率。这意味着一张图像仅需 LLM 所需 token 的一小部分即可表示整篇文档。更疯狂?它击败了 GOT-OCR2.0 和 MinerU2.0,同时使用的令牌减少了 60 倍,并且一台 A100 处理器每天可以处理 20 万页以上的数据。这可以解决人工智能最大的问题之一:长上下文效率低下。模型可能很快就不会再为更长的序列支付更多费用,而是看到文本而不是阅读文本。上下文压缩的未来可能根本不是文本的。可能是光学的眼睛。

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21. 我肤浅了,DeepSeek OCR 目前引起了广泛的讨论。其根本原因不在于拥有了多模态中的视觉能力,而是 DeepSeek 训练出来了一个专精文本视觉内容的视觉语言模型。他的确在处理非文字图像上不太行,这也是被低调的命名为 OCR 的原因吧。但是,这个开源模型很小,3B ,这很接近前两天我转发的前 Open AI 员工访谈中说的,拥有人类核心知识的模型可能只需要 1B 。而且,这个模型的运行成本非常低,效果媲美主流商业模型。这得益于上下文压缩机制的创新以及训练范式的差异。也就是说,这是一个很小的,高效的,但是可以像人一样看文档的模型。他会关注文档的布局,字体,其中的表格等等元素,同时也能处理弯曲排版或者手写字体。今天我们已经用软件发展了比较强大的 OCR 能力,为何需要一个 OCR 模型呢?1拥有视觉和自然语言理解能力的 DeepSeek OCR 的能力会比扫描软件更强大。训练完成后,出现新的字体,或者排版比以往混乱,并不会导致他识别不了视觉内容。2DeepSeek OCR 本身是开源的。所以他可以轻易的被整合到任何 MoE 大模型中。这样模型之间的交流可以用比人类的自然语言更高效的方式,token 序列或嵌入向量(embeddings)。我估计这也是 DeepSeek OCR 本来的设计用途。简而言之,DeepSeek 再一次在视觉上挑战了规模法则,并且成功了。而且,再次用 MoE 模式增加了一个实用的高效模型,并且可以整合到全球所有开源模型(甚至包括商业模型都可能使用)。模型的能力突破,真的未必是天量数据,天量算力的暴力训练了。当人类越来越了解模型,并且数据越来越准确精细,我们是有能力训练出一系列能力非常强,成本非常低的专业模型,并且通过他们的协作,最终更好的解决通用问题的。再简而言之,会越来越像人类的公司。

22. #DeepSeek开源OCR2新模型# DeepSeek也发布了OCR 2 模型。DeepSeek-OCR 2 最大的特点是会把文档理解问题描述为一种视觉因果流:图像里的信息并不总按从左上到右下的栅格顺序被有效读取,更接近人类阅读的是由版面语义驱动的动态扫视路径。用这种方法后,在 token 数不变的情况下可承载更多有效信息,所以该模型的一个很大的特点是在相同或更低的视觉 token 上限下,表现出更强的整体解析能力。不得不说deepseek还总是能玩出一些新花样的。。

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39. #DeepSeek开源OCR2新模型# DeepSeek-OCR 2实测:复杂文档识别终于能用明白啦!#HOW I AI#AI看图识字界又搞大事了!DeepSeek这次不更大模型,直接甩出DeepSeek-OCR 2,还带了份技术报告。刚看到“准确率提升3.73%”,我心里还嘀咕:就这?结果看完技术细节,直接被打脸!先说说传统OCR有多坑——跟个不会变通的机器人似的,只能从左到右、从上到下硬扫。表格错位、文档倾斜、中英文混排?直接歇菜,识别结果错得离谱。但DeepSeek-OCR 2换了个聪明思路,跟人看书一模一样:先搞懂整页文档的逻辑关系,再决定哪里该仔细看,不重要的地方快速过,重点区域反复核对。这波操作全靠它的DeepEncoder V2,不得不说,真的懂用户需求!这次更新的6个功能,每一个都戳中痛点!纯文字提取不管版面多乱,都能把字扒得干干净净;版面格式保留能还原段落层级,不用重新排版;图表解析更绝,直接把表格识别成可编辑的结构化数据,不是没用的图片;图片语义描述能给图写段人话说明;元素定位能精准找到发票金额、合同甲方这些关键信息;最惊喜的是Markdown转化,我拿扫描版PDF论文测试,公式没丢、段落没乱,写综述的朋友直接狂喜!别觉得3.73%的提升不起眼!OCR领域早就卷成红海了,在已经很高的基准上再提分,说明真的在极端场景下下了功夫。想想那些银行对账单、医院化验报告、八几年的老论文扫描件,还有你斜着拍的白板笔记——光线不均、排版杂乱、多语言混排,传统OCR错误率能飙到两位数,而DeepSeek-OCR 2就是来解决这些麻烦的。更良心的是,技术报告和模型权重都开源了,大家可以自己验证效果。平时要处理扫描件、发票、论文笔记的朋友,真的可以试试!建议先拿你最头疼的那类文档测一测,再决定要不要加到工作流里。话说回来,你平时处理文档最烦啥场景?是歪掉的表格,还是模糊的老文件?快来试试DeepSeek-OCR 2,说不定能解决你的大难题!

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41. #DeepSeek开源OCR2新模型#DeepSeek-OCR2这个新模型最近很亮眼,它用了个巧妙的思路:把传统视觉编码换成类似大语言模型的结构,让AI可以像读文字一样“理解”图片里的信息。那这样一来,处理文档、表格的准确率明显提升,识别重复内容更少,对扫描文件和网页的适配也更好了。这背后其实反映出一个趋势:AI和视觉处理技术正在深度融合。未来在手机、工业检测、文档数字化这些领域,能做好“视觉+AI”落地的公司,机会可能会越来越多。

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44. 以前咱们处理 PDF 或者线上文档,总遇到识别不准、重复出错的问题,现在 DeepSeek 这次放出的 OCR2 模型,这个模型用了新的编码器和因果流技术,准确率直接冲到 91.09%,重复率也降了,以后不管是扒合同、录发票,还是整理线上资料,都能省心一大截。对普通开发者和中小企业来说,这波开源等于直接拿到了免费的神器,不用自己砸钱搞研发,就能用上顶尖的文档处理能力,能省不少成本。而且它还推动了 AI 视觉和硬件的融合,手机、扫描仪这些设备以后的识别能力肯定会越来越强,我感觉很快就能在各种工具里看到它的影子。 #DeepSeek开源OCR2新模型#

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50. 如何评价智谱开源的GLM-OCR模型?和Deepseek-OCR2、百度PaddleOCR比效果如何?

51. #对标Chrome的夸克AI浏览器免费用# 夸克全新升级的AI浏览器。深度融合了千问AI助手,已经不只是支持“打开网页”这样传统单一的浏览器功能了,而是可以随时随地唤起AI,帮你解决各种问题。1、让电脑化身AIPC装上夸克AI浏览器,在电脑屏幕右侧就能看到一个无处不在的“桌面悬浮球”。当你在沉浸式办公时,想到一个问题,直接向千问AI提问便能解决,还支持千问截屏、读幕提问;当你正在开会时,调出“录音纪要”,会议结束,就帮你整理好了会议纪要。2、也是高效阅读器当遇到一篇专业难懂的财报、一篇纯英文的行业论文,那夸克AI浏览器就是一个“高效阅读器”。与AI共享屏幕,一边阅读一边让AI总结、翻译、提炼要点......这些都是基本操作。3、更是文件编辑器打开一个PDF文件,不仅可以直接修改编辑,还支持PDF转Word、PDF转Excel等多种格式转换。而且这些功能都能在夸克AI浏览器上一站式完成,已经好久没见到这么实在的工具,最重要的是这些功能在一些PDF编辑器产品上都是需要付费的,而夸克全部免费。

52. 拓竹管理软件配置与使用教程(首页卡片)

53. 还得是AI,无痕修改复印件,打工人真香警告 AI能不能改复印件?我之前认为无痕修改不可能,结果这次被夸克AI整服了。 复印件PDF不仅能直接编辑,最离谱的是,改完看起来就像从来没改过,跟重新扫描了一遍一样。 我还发现夸克现在不是当前的网盘了,它接入了千问大模型,有了很多实用的AI功能。 它能解读带图文档、进行深度调研、做图做PPT,还能读屏问答、做录音纪要、甚至能划词翻译。 真心建议各位打工人和学生党都去试一下! #AI #人工智能 #夸克深度搜索 #夸克涨知识 #夸克还是太全面了

54. 【DeepSeek团队开源新模型DeepSeek-OCR:少量视觉token完成海量文本压缩】10月21日消息,20日晚,DeepSeek-AI 团队发布《DeepSeek-OCR:Contexts Optical Compression》论文,提出利用视觉模态压缩长文本上下文的新方法。Hugging Face 页面显示,该模型的参数量为3B。根据介绍,此次开源的DeepSeek-OCR由两个部分组成:核心编码器 DeepEncoder 和解码器 DeepSeek3B-MoE-A570M。DeepEncoder 专为在高分辨率输入下保持低计算激活而设计,同时实现高压缩比,以控制视觉 token 数量在可管理的范围内。实验显示,当文本 token 数量不超过视觉 token 的 10 倍(压缩比低于 10×)时,模型的 OCR 精度可达 97%;即便压缩比提高到 20×,准确率仍保持约 60%,展现出在历史文档长上下文压缩和大语言模型记忆机制研究中的巨大潜力。DeepSeek-OCR 同时具备较高的实际应用价值。

55. 周五软件分享- Sumo Paint:图像编辑工具,Photoshop的网页替代品 网页链接- pdoc:将Python脚本注释转为API文档 网页链接- Scribe OCR:对图片和PDF文件进行OCR的网页应用 网页链接更多软件 #科技爱好者周刊(第368期)网页链接

56. 只有0.9B的PaddleOCR-VL,却是现在最强的OCR模型。

57. #HOW I AI# 【AI实战教程】3分钟学会DeepseekOCR模型,本地部署:保护隐私+免费用OCR:从图片中提取文字!【全网罕见的超详细教程】Python调用DeepseekOCR:无限免费用+隐私保护不泄密!【必收藏系列-AI视频教程】每3-10分钟学会一个技能!#AI创造营# 帮您解答:每个人都正在被AI重新定义工作方式。普通人,如何把AI真正用会、用熟、用出结果?如何用AI搞创作/提升工作效率/赋能学术研究……?分享我的技巧和心得!留下我的AI独家秘籍! 刘经纬老师的微博视频

58. DeepSeek团队发布视觉压缩OCR模型,哪些信息和技术亮点值得关注?

59. PDF编辑与转换,别再被套路了!

60. 这次DeepSeek的OCR模型更新,AI看文档更准了,尤其是处理复杂的PDF或者网页内容时,错漏会更少,重复内容也少了。 准确率提升几个点,听起来不多,但实际用起来,应该能省去不少手动调整的麻烦。这背后其实是AI在视觉理解上的一个趋势,不单要“看到”文字,还得理解版面、格式这些上下文信息。 这也说明,好的文档识别体验,会越来越依赖AI与硬件的结合。对于相关领域的厂商来说,如果能把握住这个技术落地的节点,应该能在智能设备、工业检测这些场景里找到不少新机会。现在AI会的东西真的太多了,我们当年可没有这么好的条件[泪]#DeepSeek开源OCR2新模型#

61. Unsloth AI最近发布了一个值得关注的成果:他们免费开放了DeepSeek-OCR的微调笔记本,通过微调使模型的语言理解提升了89%,字符错误率从149%降到60%。这不仅是技术上的突破,更是让OCR技术更实用、更智能的关键一步。 更重要的是,Unsloth支持在24GB显存的GPU上本地微调多达320亿参数的模型,极大地降低了进入门槛,意味着更多开发者和研究者能参与进来,推动AI真正落地。社区也积极互动,提问和反馈不断,显示出技术背后活跃的生态和持续进步的动力。 Blog: docs.unsloth.ai/new/deepseek-ocrGitHub: github.com/unslothai/unslothColab:colab.research.google.com/github/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Deepseek_OCR_(3B)-Eval.ipynb技术的进步不只是大模型的堆砌,更是细节打磨与开放协作的结果。真正的“魔法”发生在微调和应用的那一刻。未来,AI的发展更需要这种从底层优化到社区共建的系统思考。 原文链接: x.com/UnslothAI/status/1985728926556307471

62. 上周 DeepSeek-OCR 这个开源项目,在全球爆火,当人们都震惊于 DeepSeek 团队的创新能力之际的时候,一个哥们竟然基于这个开源项目做出了一个高质量的 PDF 文档转 Markdown 文件的开源工具:DeekSeek-OCR---Dockerized-API 。它不仅能高效地将 PDF 转换为 Markdown 格式,还能够完美保留原始文档结构,并自动提取文档中的图片。主要功能特性如下:- 高质量的 OCR 识别: 利用 DeepSeek-OCR 模型,该工具能够准确识别 PDF 中的文本内容,几乎没有错漏,确保了文档转换后的高精度。- 保留原始格式结构: 转换后的 Markdown 文件不仅保留了原 PDF 的排版格式,还能处理文档中的复杂结构,像表格、标题、段落等都能准确呈现。- 图片提取与嵌入: 该工具不仅支持文本提取,还能自动识别 PDF 中的图片,并将其提取出来,以 Markdown 格式进行嵌入,确保图文并茂。- 批量处理支持:对于需要处理大量 PDF 文件的用户,该工具提供了批量转换的功能,大大提高了工作效率。- 自定义提示词处理: 用户还可以根据自己的需求设置自定义提示词,调整 OCR 提取的准确性和样式,以适应不同的文档类型。如果您常常需要处理 PDF 文件,特别是那些包含文本和图片的文档,DeepSeek-OCR 转 Markdown 工具无疑是一个高效的选择。它不仅能保留文档格式和提取图片,还支持批量处理、OCR 提取和自定义设置,帮助您快速将 PDF 文档转化为 Markdown 格式,并可通过 Docker 部署和 API 集成进行灵活应用。开源项目地址:github.com/Bogdanovich77/DeekSeek-OCR---Dockerized-API#AI创造营##开源项目#

63. 从PDF中提取Excel,这个工具真的好用

64. 刚刚,DeepSeek又探索新架构了,开源OCR 2

65. 一篇59年前的论文当然不可能决定或改变一个时代, 但在合适的时间,被合适的人用在了合适的问题上,它就能改变一条路径。#大咖观察#红衣聊AI #deepseek #梁文峰 #人工智能

66. 大学生选板指南!两三千预算,哪台最值得买?

67. 垃圾成了稀缺资源,焚烧厂成了“印钞厂”?

68. 【2025冬促最后机会!34款史低游戏查漏,囤游爽玩元旦!】STEAM冬季大促史低游戏大推荐(12月26日-1月6日)

69. #DeepSeek开源OCR2新模型#那个“国产大模型黑马”又来卷技术了!DeepSeek-OCR2 正式开源! 如果说之前的大模型是学会了“聊天”,那么 DeepSeek-OCR2 则是进化出了“超级视力”。为什么 OCR 需要“进化”?传统的文字识别最怕三件事:乱如麻的表格、复杂的数学公式、还有那些排版极其离谱的PDF扫描件。 过去我们用 OCR,往往识别出来是一堆乱码。DeepSeek-OCR2 的核心在于它不再只是“认字”,而是通过视觉语言模型架构(VLM)在“理解排版”。 这次发布有哪些硬核突破?高分辨率感知:支持超大图输入,再小的字也看得清。结构化处理:不管是多复杂的嵌套表格,还是写满满的试卷,它能直接输出清爽的 Markdown 或 JSON 格式,直接进文档,不用二次修改。开源福利:DeepSeek 再次发挥“卷王”本色,性能对标顶尖模型,却把代码和权重都开源了。对于开发者来说,这简直是年度最强生产力礼包!从“看得见”到“看得懂”:这意味着,未来我们拍一张财务报表、一张手绘原型图、甚至是一张写满公式的黑板,AI 都能秒变精准的数字化文档。这种“生产力解放”,才是大模型落地最实在的样貌。

70. PDF转Word还在花冤枉钱?我搭了个免费的转换神器,手把手教学

71. 「Github一周热点105期」Rust 版openclaw,本地语音克隆工具,Qwen3.5, AI 渗透测试系统和精美源码图片生成工具

72. 「Github一周热点96期」Flux2绘图模型、腾讯的视频生成模型、AI记忆、开源Launchpad、笔记和知识库,Nginx可视化工具

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74. 「Github一周热点99期」提升ClaudeCode效率10倍的工具?

75. AI学术圈年度大瓜,OpenReview漏洞,论文审稿人裸奔

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77. 盘点一周AI大事(4月5日)|叫AI老公多干活 OpenAI内测下一代生图模型「GPT-Image-2」 OpenAI工匠计划「Project Stagecraft」曝光 Google发布最强开源小模型「Gemma 4」 Anthropic研究发现Claude有170种情绪向量 阿里发布最强开源多模态大模型「Qwen3.5-Omni」 Sakana AI 发布AI战略官「Marlin」 微软发布最强语音识别模型「MAI-Transcribe-1」 研究员开源最强声音克隆模型「LongCat-AudioDiT」 研究员开源最强语音合成模型「OmniVoice」 工程师开源AI同事「同事.skill」爆火 首个一人独角兽公司「Medvi」诞生 #前沿科技趋势发布月 #AI新星计划 #AI #OpenAI #AIGC

78. 赶紧下载!5款 “限时免费” 软件!得到就是赚到,帮你省下数百刀! | 零度解说

79. 真钱买假模型?187篇论文被「套壳API」坑惨,准确率暴跌

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81. 早知道有荣耀MagicPad 3 Pro平板,本学生党办公干活就没这么累了

82. 实测扣子视频Agent,一句话量产爆款,适合起号的工具来了 #扣子Coze #AI #AIGC #智能体

83. #DeepSeek开源OCR2新模型#客观说,DeepSeek这次的OCR2新模型确实有实打实的进步。核心升级还是挺戳我们需求的,之前用OCR识别PDF、复杂表格,要么读得颠三倒四,要么老重复内容,改起来费劲。这次新模型换了架构,确实能感觉出来它能按意思梳理内容,跟人读东西似的,准确率也提了3个多百分点,重复的情况也少了。关键还开源了,不管是干活儿用还是开发者拿去改,都挺方便。不过要是遇到模糊图片、奇怪字体,能不能一直这么稳还不好说,得看实际用下来的情况。但总的来说,这升级确实解决了不少实际问题。

84. 如果你的工作需要经常把 PDF 里的内容摘出来,并且保留原来的格式的话,推荐大家使用 MinerU 这个网站。目前OCR 软件,比如扫描全能王扫描后虽然也能转成 word 之类的文档,但是文档格式会发生变化,尤其是有图像的情况下,非常不方便。我早上试了一下,一份190多页的财报,MinerU 这个网站可以按照原来的格式,转成 Markdown 格式。导出的格式支持图4这些。哪怕是图2这种多表头的PDF,也能整齐转成图3 这种形式。有需要的同学可以试试,目前是免费的。

85. DeepSeek团队发布视觉压缩OCR模型,哪些信息和技术亮点值得关注?

86. 处理PDF文件的在线工具,存下这几个就够用了:1、超级pdf:xpdf.net,PDF转换和处理。2、pdf24:tools.pdf24.org,老牌PDF工具,功能多。3、CleverPDF:www.cleverpdf.com/cn,功能丰富,永久免费。4、PDF Tool :pdf.hk,可编辑可转换,功能丰富。

87. 国内大学生长跑接力赛开始越来越多了

88. 如果你平时有大量工作需要跟 Word 文档打交道,给大家推荐一个非常好的方式就是使用 Claude Code 用 document-skills 来处理 Word。 document-skills 是 Claude Code 官方技能库里的正统 Skill,处理逻辑很讲究。它会先把 Word 文件解压成 XML,然后直接在 XML 层面做修改,改完再打包回 docx。这个思路比用 Python 库直接操作 Word 要强大很多,因为它能触达文档底层的几乎所有元素。 具体能干什么呢?创建、读取、编辑 docx 文件这些基本操作自然不在话下,目录生成、页眉页脚、表格、超链接、脚注这些格式要求也都支持。更实用的是,它还能处理修订追踪和批注管理,支持图片插入和多栏布局,甚至可以把旧版的 doc 格式转成 docx。 除了 Word 之外,Excel、PPT、PDF 它也能处理。 安装特别简单,一句话搞定: /plugin install document-skills @anthropic-agent-skills 对于日常要跟大量格式文档打交道的人来说,这个 Skill 算是真正解决了一个痛点。以前那些纯粹耗时间在格式调整上的活儿,现在基本可以丢给 Claude Code 去干了。 #科技先锋官##How I AI#

89. 9.3k星Skill Seekers:一键把文档变成Claude技能,文档党狂喜

90. 有人对比了DeepSeek-OCR 和 olmOCR2,发现olmoOCR2 表现更好↓题目是去解析数学家拉马努金于 1913 年写的这封极其难读的手写信件。图一:DeepSeek-OCR图二:olmOCR2 (主页:olmocr.allenai.org)#ai创造营##程序员#

91. 今日数码热门资讯1.苹果将在中国大陆推 eSIM 快速转换功能:苹果无线软件技术副总裁透露,未来将在中国大陆推出 eSIM 快速转换功能,国行 iPhone Air 用户可便捷切换设备,无需再跑营业厅。2.DeepSeek 团队开源新模型 DeepSeek-OCR:DeepSeek 团队开源新模型 DeepSeek-OCR,当文本 token 数量不超过视觉 token 的 10 倍时,模型的 OCR 精度可达 97%;即便压缩比提高到 20×,准确率仍保持约 60%。3.宇树科技发布 H2 仿生人形机器人:宇树科技发布新一代仿生人形机器人 Unitree H2,身高 180cm,体重 70kg,外形更贴近真人,动作流畅自然,能完成舞蹈和武术展示,还新增了仿生人脸。4.百度、阿里即将入局 AI 眼镜市场:国内 AI 眼镜市场竞争加剧,百度、阿里等科技巨头即将入局。阿里夸克 AI 眼镜正加速量产,深度融合通义千问大模型及支付宝生态;百度小度 AI 眼镜计划年内开售,具备第一视角拍摄等智能功能。5.王自如加入雷鸟创新:王自如于 2025 年 10 月正式入职 AR 设备公司雷鸟创新,具体职务未公开,他曾在 2024 年离开格力后宣布二次创业聚焦 AI 内容,但进展甚微。数码#数码资讯#

92. 我也学会开源了,哈哈。第一个Skill是我从B站up主那里拿来的。我自己做了剩下几个好用的skill,分享给大家。直接把链接放到 TRAE 对话里,说帮我安装这些skill就好了。那个skill creator是 Anthropic 发布skill 基础上改的,更适合小白使用。网页链接技能模块 (skills)rag-skill:智能本地知识库检索助手,支持多格式文件的高效问答支持Markdown、PDF、Excel等多种文件格式采用分层索引和渐进式检索技术包含PDF处理、Excel分析等参考文档skill-creator:技能创建指南,用于扩展TREA能力的模块化工具提供技能创建的核心原则和最佳实践包含初始化、编辑、打包技能的脚本提供工作流和输出模式的参考文档task-decomposition-skill:任务拆解框架,将复杂任务拆分为可执行的子任务核心改进:增加意图分析和用户确认环节四阶段流程:意图分析 → 澄清确认 → 任务拆解 → 拆解确认支持五种任务类型:创作型、技术型、学习型、项目型、研究型核心理念:慢即是快,先理解用户意图再拆解disk-monitor-skill:系统磁盘监控与智能清理工具提供完整的磁盘空间监控、缓存清理和安全防护功能支持微信、有道笔记等应用缓存清理包含AI CLI安全使用指导md-to-pdf:Markdown文件转PDF工具将MD文件转换为格式美观的PDF文档支持中文、表格、列表等格式适用于批量转换MD文件

93. #WPS# WPS 365 AI 协同办公的峰会后,最大的感受是:它已经不是一个“文档工具”的故事了,而是一个组织协同和知识治理的命题。对 B 端来说,真正的痛点从来不是不会写文档,而是知识太碎、太散。文件在系统里,人脑里有经验,聊天里有决策,会议一结束就全部蒸发。AI 如果只是帮你写几段话,其实价值非常有限。这次反复被提到的一点是:先把杂乱的知识收进来,再把它变成能被随时调用的资产。通过一站式办公,把文档、会议、协作、历史资料统一沉淀,再做知识治理、结构化、关联,最后才轮到 AI 去理解、检索和生成。所以你会发现,WPS 365 更像是在做“企业大脑”的底座:让组织里的知识能留下来、连起来、用得起来。这类工具明显更适合复杂组织体系,而不是个人效率工具。AI 在 To B 场景下,拼的不是模型多强,而是谁更懂组织运作本身。#wps365#

94. AI 时代,所有的信息最终都会变成一种格式:Markdown。不管是 PDF、Word 文档、Excel 表格,还是图片里的文字,AI 要处理它们,第一步都是先转成结构化的纯文本。而 Markdown 就是目前最通用的中间格式。你跟 AI 打交道越多,就越会发现,Markdown 几乎无处不在。推荐一个很实用的小工具:markdown.new。打开浏览器直接访问这个网址就能用,不需要注册,不需要登录。它能把以下这些格式的文件一键转成 Markdown:PDF、DOCX、ODT 这类文档,Excel、Numbers、CSV 这类表格,甚至图片也可以,它会用 AI 驱动的 OCR 识别图片里的文字,然后自动转成 Markdown 格式。如果你经常需要把各种文件喂给 AI 处理,这个工具能帮你省掉不少格式转换的麻烦。收藏一下,迟早用得上。#科技先锋官##How I AI# 默庵·超级个体的微博视频

95. 如何评价DeepSeek-OCR-2 模型?

96. 在处理大量PDF文档、扫描件或者电子书时,传统阅读器功能有限,查找和整理信息效率低。Papermerge是一个自托管文档管理系统,专注于OCR识别和文档归档。项目地址:github.com/ciur/papermerge主要功能1.支持PDF、TIFF等多种文档格式的上传和管理;2.内置OCR功能,可将扫描件转为可搜索文本;3.提供标签和文件夹层级管理,便于分类归档;4.全文搜索和元数据检索,快速找到所需内容;5.支持Web界面操作,可在局域网或云端自建服务;Papermerge适合需要管理大量文档资料的个人或团队,尤其是扫描件和PDF,通过集中管理和文本搜索提高信息处理效率。

97. 百度开源全新OCR模型PaddleOCR-VL-1.5,性能超越DeepSeek-OCR2

98. #DeepSeek新模型会改变未来吗# DeepSeek的新模型DeepSeek-OCR在技术上确实实现了很大的创新和突破,但是这个并改变不了是一个特定行业内使用的大模型而非一个通用型的大模型,这样的产品的特点也决定了这个模型能够在领域内发挥改变未来的作用但是在通用性上还是有局限性的。DeepSeek-OCR还是在专注于文档处理场景,特别是解决长文本处理时的效率和成本问题;通用大模型是处理多种类型的自然语言任务,如文本生成、问答、翻译等,具有更广泛的应用领域和通用性。DeepSeek-OCR:采用独特的 DeepEncoder 视觉编码器和 DeepSeek-3B-MoE 混合专家架构;通用大模型通常基于 Transformer 架构,以文本 token 为输入,通过自注意力机制等处理文本信息。DeepSeek-OCR适用于金融合规自动化、科研文献数字化、历史档案抢救等需要处理大量文档的场景,通用大模型适用于各种自然语言处理场景,如内容创作、智能客服、知识问答等,应用场景更为广泛。DeepSeek新模型在局部能够发挥出改变行业的规则作用,但是对于大模型这个领域来说产生的推动作用有限。#AI创造营##AI生活指南#

99. 开源OCR模型运行成本低且注重隐私保护,但市面上新模型层出不穷,如DeepSeek-OCR、Nanonets、PaddleOCR,选哪个成了难题。别担心,Hugging Face帮你理清头绪!他们的最新博客详细讲解了如何挑选模型、对比最前沿技术、部署方案(本地或云端),甚至教你如何突破OCR的传统边界,实现更多可能。这样一来,选择合适的OCR模型既省钱又安全,极大降低了使用门槛。这对开源社区和开发者来说,是一大福音。随着更强模型不断涌现,集中评测和选择平台的重要性也越来越明显,让AI应用更高效、更可靠。想深入了解?请看完整博客:huggingface.co/blog/ocr-open-models

100. 一文读懂图片怎么转换成pdf格式,办公学习必备!

101. 腾讯混源重磅发布混源OCR模型,10亿参数端到端方案亮相

102. OpenClaw 爆火的 AI 自动化神器!本地部署 Clawdbot,对接聊天软件!最新教程|零度解说

103. DeepSeek OCR 厉害了! alphaXiv 用 DeepSeek OCR 处理了超过 50 万篇 AI 领域的 arXiv 论文 ,从中提取了表格和图表里的所有数据集,只用了 1000 美元 (vs. Mistral OCR 的7000美元)。他们也将在这里 www.alphaxiv.org/?datasets=true 发布 arXiv 论文的 Markdown 格式数据集(由 DeepSeek OCR 处理生成)。#ai创造营##人工智能# 黄建同学的微博视频

104. 干货盘点!冷门但好用的 7 个开源国产软件,装上就舍不得删

105. AIPC发布了两年,如今都有哪些用处?

106. 可怕!黑客用AI入侵墨政府,没写一行代码, 就把150GB政府敏感数据全部打包带走。#大有学问 #红衣聊AI #黑客 #网络安全

107. #DeepSeek新模型会改变未来吗#我上手试了试这个3B参数的VLM(视觉语言模型),它不光是OCR工具,更是上下文压缩的黑科技。 用Hugging Face的transformers库,几行代码就能跑起来(支持Tiny/Small/Base/Large四种分辨率模式,从512x512到1280x1280像素)。我测试了份乱七八糟的PDF报告:手写笔记+表格+图表,输入一张图,它用DeepEncoder(基于SAM局部感知+CLIP全局聚合)压缩成仅64-100个视觉token,然后MoE解码器(活跃参数仅570M)吐出结构化Markdown。准确率高达97%(Fox基准),远超PaddleOCR,尤其在数学公式和多语言上(训练了100种语言的3000万PDF页)。 视觉输入高效,传统文本输入靠tokenizer切成1000+ token,容易丢布局(颜色、粗体、图表全废)。但这里像信息压缩饼干:一张图浓缩千言,token减10x,内存和延迟直降。Andrej Karpathy也说:“也许LLM输入永远该是像素,不是文本。” 我试了对比:纯文本模式下,处理长文档上下文窗口爆表;视觉模式下,轻松handle 20x压缩(准确率85%+)。不过缺点是高分辨率下GPU饿(A100单卡日产20万页数据还行,但本地跑需优化)。总的,视觉更保真,像给AI戴了副高清眼镜——高效,但得适应看图识字的新范式。 这模型不只变OCR,更在重塑AI感官,从读到看。未来?眼睛主导世界,token时代退场。你们怎么看?DeepSeek会是下一个LLaMA吗?[并不简单]#ai生活指南##ai创造营#

108. 【2026春促抢跑!5元、6元抄底顶级神作,超多神仙折扣!】STEAM本周高评价史低游戏大推荐(3月13日-3月20日)

109. 盘点一周AI大事(11月30日)|AI自己剪片子 奥特曼预告下一代大模型Shallotpeat Anthropic发布最强编码模型Claude Opus 4.5 DeepSeek发布最强开源推理模型DeepSeek-Math-V2 微软开源最强行动智能体Fara-7B Black Forest推出最强开源图像模型Flux.2 阿里发布开源版小香蕉平替Z-Image 腾讯发布开源版Veo 3平替Tencent Harmony 字节开源AI剪辑大模型Vidi2 腾讯开源最强OCR模型HunyuanOCR 1B 科学家研发出最强数据分析智能体Edison Analysis RAI研发棒球陪练机器人 港科大训练出首个会打篮球的机器人 工程师开源家用机器人Aloha mini #AI新星计划 #人工智能 #AIGC #OpenAI #机器人

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113. AI工具实盘炒股爆赚第一,我用它来分析特斯拉,结果更炸裂 “AI炒股大战”太上头了!Qwen梭哈第一名,DeepSeek打工人第二,GPT-5纠结到只剩两千块。但真正把我震住的,是我实测Qwen的“深入研究”——17步投研流程、引用权威文献、还能自动生成图表、播客、网页。普通人第一次可以拥有专业分析师级别的判断力。AI时代,真正能提效的工具正在悄悄改变我们 #AI工具 #AI研究 #投研工具 #qwenchat #Qwen

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123. #DeepSeek新模型会改变未来吗# DeepSeek最新的OCR模型发布再次引起行业的轰动,它的出现给AI大模型行业指明了一条新的道路,让大模型处理文本能够节省大量算力,而且准确率还很高。说它是巅峰性的创新一点不过分,甚至会让AI的发展提速好几年,但说改变未来还是有点大了,AI时代一定回来,但需要一个循序渐进的过程。

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219. 集成了合并、拆分、旋转、压缩、OCR 文本识别、格式转换以及添加水印等数十种实用功能

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