你懂 OCR 吗？2025 年之前凯时体育游戏app平台，可能东说念主东说念主都懂。

但 2025 年之后，你还以为你确凿懂 OCR 吗？

是的，跟着 AI 大模子研发在架构、顾虑、存储等等边界的深水区改进，OCR 从头成为了技巧专项。DeepSeek 在连接、智谱在连接、阿里千问和腾讯混元也都在连接……

那么，怎么材干速成 AI 期间的 OCR 呢？

还得是吴恩达针织，火速来了新课程，帮你速通 OCR。

在新课程里，径直建议了一个新有推断打算——智能体文档索求（Agent  Doc  Extraction）。

不仅是 OCR 技巧在 Agent 期间的进阶，更是一个长入的智能体使命流。

何况这个步调在 DocVQA 基准测试中的准确率达到了 99.15%。

新课上线，不仅手把手教你跑通腹地代码，还给出了在 AWS 上部署的无缺浮现～

OCR 从头成为技巧专项

在先容 ADE 之前，先来了解一下各大厂近期在 OCR 技巧上的密集更新。

如若把目力放回到 2025，就不难发现，吴恩达针织的这门课亦然对这一技巧深水区总结的实时呼应。

从 10 月份启动，DeepSeek 让这项技巧的商讨爆发。

DeepSeek-OCR玩起"视觉压缩一切"，靠专属视觉编码器把万字长文压成百个视觉 token，在 10 倍压缩下仍能保持 97% 的高准确率，单块 A100-40G 显卡每天就能处理 20 万页以上文档。

险些消失时候，智谱合资清华大学发布了Glyph 框架，异途同归地通过"文本渲染成图"的想路，把超长文本转成紧凑图像，梗概冲破高下文窗口限度。

后续到了 12 月，智谱 GLM-4.6V 多模态系列妥贴发布，包含 9B 与 106B 参数版块。

前者在低资本腹地 OCR 场景说明杰出，赞助复杂扫描、条记与糊涂文档；后者凭借 128K 高下文窗口致使能跨页阐明长税表、契约与科研图谱，把 OCR 拉向文档阐明与常识抽取层面。

本色上，阿里千问 10 月发布的 Qwen3-VL-30B 等版块也在 OCR 边界有迫切升级。

11 月底的时候，腾讯混元也加入了这一轮连合冲破，1B 参数的 HunyuanOCR 开源后赶快受到照顾。

天然参数少，却具备处理表格、结构化文档、多语种内容的智商，运行速率快，易部署，很快成为开源热点。

Agent 文档索求新姿势

机器学习大神吴恩达针织显然也意志到了 OCR 的大热趋势，火速出了一版速通课。

天然不是教你奈何矫正 OCR 技巧，但教你奈何给 OCR 装上智能体大脑。

率先，课程详备追忆了 OCR 技巧的演进。

从最早的章程期间到当今的智能体期间，每一步更新都是在填传统 OCR 的坑。

当年用 Tesseract，全靠东说念主工写章程；其后有了 PaddleOCR，靠深度学习认字儿。

但它们在索求翰墨时都会把文档"压平"，导致表格结构、图注关连及阅读规矩等要害信息丢失。

这么一来，卑劣大模子拿到的就都是半制品数据，非常容易出现幻觉。

而课程里的 ADE 有推断打算，止境于给 OCR 加了三大赞助，靠「视觉优先」战略看懂文档布局，用「以数据为中心」保证精确，再凭智能体化主动想考。

搭载 DPT（文档预考研 Transformer）模子后，ADE 使命流将文档视为一个全体的视觉对象，去阐明其布局和空间关连。

何况，DPT 模子在 DocVQA 基准测试中获得了 99.15% 的高分，致使杰出东说念主类。

在实战中，ADE 也展现出了极强的鲁棒性。

朝上 1000 个单位格的巨型表格、复杂的手写微积分公式，仍是带有报复钤记的文凭，致使是纯图示的装配诠释书，它都能精确理会。

在落地层面，ADE 引入的视觉接地技巧，不仅能索求翰墨，还为每个数据块分派独一 ID 和精确的像素坐标，并能生成局部截图。

这么一来，AI 只好一趟应某个数据是些许，你少许就能看到原始文献里对应的场所，作念到"有图有真相"。

此外，课程还提供了极具实操价值的云表部署指南，教你奈何把这技巧用到云表，在 AWS 上搭个全自动活水线。

把 PDF 传到 S3 存储桶，Lambda 就会自动进行 ADE 理会，把结构化的 Markdown 存好，再让 Bedrock 常识库建索引，终末靠 Strands Agents 作念成能记事儿、会推理的行业常识助手。

从认了了像素里的字，到在云表大范围用起来，只可说，这 3h 的课程，"学不了亏损，学不了受骗"～

课程地址：https://www.deeplearning.ai/short-courses/document-ai-from-ocr-to-agentic-doc-extraction/

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