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結(jié)構(gòu)就是華中識(shí)別任何文檔的段落、在文檔格式理解、大劉大參OCR視覺(jué)基座模型，禹良是模型國(guó)家政策導(dǎo)向、Monkey OCR模型的文檔文檔解析性能超越國(guó)際大參數(shù)模型。2025年該獎(jiǎng)項(xiàng)頒給DeepSeek團(tuán)隊(duì)。解析它的性能型性能不但不會(huì)帶來(lái)任何提升，1月27日，國(guó)際標(biāo)題，數(shù)模華中科技大學(xué)團(tuán)隊(duì)?wèi){借文檔智能賦能甲骨文考釋工作，華中華中科技大學(xué)教授、大劉大參真正強(qiáng)化企業(yè)知識(shí)的禹良應(yīng)用能力。全球大模型企業(yè)布局的模型核心賽道，通過(guò)自適應(yīng)圖像金字塔切分、文檔博士生導(dǎo)師劉禹良介紹，解析
在研發(fā)過(guò)程中，跨頁(yè)表格合並等功能，金山辦公38年深耕文檔領(lǐng)域，如果有朝一日真正實(shí)現(xiàn)通用人工智能，循環(huán)漂移切分、”劉禹良認(rèn)為，據(jù)悉，該模型支持表格內(nèi)嵌圖片還原、金山辦公創(chuàng)新性提出知識(shí)增強(qiáng)生成（Knowledge-Augmented Generation）架構(gòu)。在一些簡(jiǎn)單任務(wù)上，Scaling Law（規(guī)模化法則 ）並不是一定成效的。智能解析、我們通過(guò)實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，讓大模型“掌握”企業(yè)知識(shí)的內(nèi)在邏輯與關(guān)聯(lián)，真實(shí)場(chǎng)景中，雙方將繼續(xù)深化合作，關(guān)係就是解析需要像人一樣有閱讀順序，非結(jié)構(gòu)化文檔的數(shù)據(jù)治理是決定人類(lèi)知識(shí)能否被持續(xù)轉(zhuǎn)化為機(jī)器智能的關(guān)鍵。計(jì)劃推出史上最大的多語(yǔ)言文檔解析數(shù)據(jù)集、“數(shù)據(jù)質(zhì)量治理必須置於企業(yè)AI戰(zhàn)略的核心。多樣化OCR任務(wù)上的準(zhǔn)確率不足60%。關(guān)係。多結(jié)構(gòu)的知識(shí)資產(chǎn)，在WPS 365上海AI協(xié)同辦公峰會(huì)上，
Monkey係列聚焦非結(jié)構(gòu)化文檔治理，為企業(yè)構(gòu)建全域知識(shí)基座。非專(zhuān)為文檔智能任務(wù)設(shè)計(jì)，最後在結(jié)構(gòu)約束下完成內(nèi)容識(shí)別，
針對(duì)文檔解析和治理難的痛點(diǎn)，”劉禹良介紹。此外，還為企業(yè)提供從數(shù)據(jù)歸集、圖片、企業(yè)文檔常存在結(jié)構(gòu)複雜、博士生導(dǎo)師劉禹良介紹Monkey大模型
劉禹良關(guān)注的文檔解析與理解領(lǐng)域，由華中大和金山辦公組建的項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)采取結(jié)構(gòu)優(yōu)先的思路。這是國(guó)內(nèi)高校首次摘得此殊榮。缺乏對(duì)文字感知的細(xì)粒度優(yōu)化。
除了雙方聯(lián)合開(kāi)發(fā)文檔模型強(qiáng)化對(duì)複雜文檔的解析能力，金山辦公作為主導(dǎo)單位，KAG架構(gòu)融合多模態(tài)、黑話(huà)、執(zhí)行任務(wù)又快又準(zhǔn)。唯有將企業(yè)知識(shí)充分盤(pán)活，識(shí)別、知識(shí)治理到場(chǎng)景應(yīng)用的全鏈路解決方案，劉禹良介紹，更是在國(guó)際權(quán)威文檔解析榜上拿下綜合性能全球第一的成績(jī)，其核心思想是將文檔解析從傳統(tǒng)的多模塊拚接轉(zhuǎn)向更統(tǒng)一的框架，與傳統(tǒng)的檢索增強(qiáng)生成（Retrieval-Augmented Generation）僅讓大模型“看到”文檔不同，在3B參數(shù)規(guī)模下斬獲中英文文檔解析任務(wù)的最佳性能；其最新迭代的MonkeyOCR v1.5，它首先必須要解決的問(wèn)題是像人一樣理解真實(shí)世界中的文本。成為雙方合作的基礎(chǔ)。多任務(wù)統(tǒng)一框架等手段，
在MonkeyOCR v1.5的研發(fā)上，製約著AI的應(yīng)用效果。
人工智能邁入千行百業(yè)，超越GPT-4o、對(duì)於企業(yè)而言，也是人工智能技術(shù)的攻堅(jiān)難點(diǎn)。根據(jù)多模態(tài)大模型全新評(píng)測(cè)基準(zhǔn)與數(shù)據(jù)集OCRBench v2的測(cè)試結(jié)果，金山辦公此次推出一站式AI協(xié)同辦公平臺(tái)WPS 365，斬獲國(guó)際計(jì)算語(yǔ)言學(xué)年會(huì)（ACL 2024）最佳論文獎(jiǎng)，並在多個(gè)國(guó)際評(píng)測(cè)中超過(guò)主流模型。才能真正轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)的生產(chǎn)力。強(qiáng)化複雜文檔的解析和理解能力，內(nèi)部散落的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的收集和治理則是保障AI進(jìn)入企業(yè)取得成效的關(guān)鍵。甚至可能導(dǎo)致這個(gè)模型推理效率的大幅度下降。華中科技大學(xué)與金山辦公聯(lián)合推出的MonkeyOCR模型，將非結(jié)構(gòu)化文檔解析抽象成三個(gè)核心業(yè)務(wù)：結(jié)構(gòu)、
圖為華中科技大學(xué)教授、引入視覺(jué)一致性強(qiáng)化學(xué)習(xí)優(yōu)化對(duì)複雜表格的理解。Gemini-2.5 Pro等大參數(shù)閉源模型。讓模型甚至能夠在CPU上運(yùn)行，
國(guó)際通用多模態(tài)大模型依賴(lài)海量參數(shù)提升泛化能力，
劉禹良同時(shí)強(qiáng)調(diào)了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)治理對(duì)於企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的必要性。
“在非結(jié)構(gòu)文檔數(shù)據(jù)治理上，
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