本文提出了一种新的混合专家模型（EC-DIT），通过优化专家选择路由以适应不同文本图像的复杂度。EC-DIT可扩展至970亿参数，显著提升训练收敛性和生成质量，并在文本对齐评估中获得71.68%的最佳GenEval分数。
本研究探讨了将手写文本识别（HTR）集成到多语言光学字符识别（OCR）系统中的挑战，提出了无监督写手适应、基于路径签名的卷积网络和半监督学习的文本图像合成等方法，显著提高了识别性能和效率。研究结果表明，这些方法在多个数据集上表现优异，为未来的HTR应用提供了可行思路。
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