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一次吃下一本书!百度开源新OCR,作者疑似前DeepSeek研究员

百度推出的Unlimited OCR模型在长文档处理上刷新了SOTA,采用参考滑动窗口注意力机制,模拟人类阅读方式,解决了传统OCR的显存膨胀问题。该模型在OmniDocBench上表现优异,推理效率提升35%,并计划扩展到语音识别和机器翻译等任务。

一次吃下一本书!百度开源新OCR,作者疑似前DeepSeek研究员

量子位 量子位 · 2026-06-28T06:04:17Z
适用于推理的MixAttention模型

Transformer模型是现代语言AI的基础,使用注意力机制处理上下文生成输出。Character.AI提出了MixAttention架构,通过滑动窗口注意力和KV缓存共享来减少缓存大小,提高推理速度和降低成本。实验证明,MixAttention模型在保持模型质量的同时,提高了推理速度和内存占用。

适用于推理的MixAttention模型

Databricks Databricks · 2024-09-18T17:19:09Z
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