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hhungry
nano bananaで低画質の画像から高解像度化(肉眼で読めないような文字も読めるようになる)で凄さを実感してるから、有りな技術な気がする。LLMは誤字があっても正しく処理してれるしね。

その他
misshiki
"自分が過去試した中ではdots.ocrが精度的に良くて、論文のベンチマークを見る限り、DeepSeek-OCRはdots.ocrと並ぶ感じなので、精度は十分良いと思う。"

その他
mossan1987
数式も読み取れるのか気になる木

その他
misshiki
misshiki "自分が過去試した中ではdots.ocrが精度的に良くて、論文のベンチマークを見る限り、DeepSeek-OCRはdots.ocrと並ぶ感じなので、精度は十分良いと思う。"

2025年10月22日 リンク

その他
gcyn
ギャルはモリモリって言わなさそう。まあ言っても良いわけですけども!

その他
otihateten3510
OCR専用なの?試したい、ChatGPTでは結構試したんだ

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TakamoriTarou
いいじだいになったもんだ。 すっかりAIはネットの情報を浚い尽くして、印刷情報を喰おうとしてる感じあるよな

その他
hhungry
hhungry nano bananaで低画質の画像から高解像度化(肉眼で読めないような文字も読めるようになる)で凄さを実感してるから、有りな技術な気がする。LLMは誤字があっても正しく処理してれるしね。

2025年10月22日 リンク

その他
nekoline
テキストより画像の方が圧縮率が高いのか。

その他
theatrical
主題と全く関係ないけど、神戸に来ること来神って言うことに衝撃を受けた。言われてみればそりゃそうだが、派手な表現だな

その他

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実運用の強さ:少トークンでSOTA級に迫る OmniDocBenchで比較するとさ、 Small(100トークン) で既にGO... 実運用の強さ:少トークンでSOTA級に迫る OmniDocBenchで比較するとさ、 Small(100トークン) で既にGOT-OCR2.0(256トークン)を超えがちだし。 Large(400, 有効285トークン) でSOTAと肩並べる感じ。 Gundam(<800トークン)でMinerU2.0(約6790トークン) より優秀。コスパ良すぎでしょ。 カテゴリ別の肌感: スライドは64トークンで十分。 ・レポートは100トークンで良。 新聞はテキスト密度高すぎなのでGundam以上が欲しい。 なんでこんなに軽いの? ×ばつ圧縮+グローバル注意の直列デザインがマジ効いてる。 前段で大量パッチを安く見て、中間でトークンをギュッと圧縮してから、後段でリッチに解釈。 GPUメモリのアクティベーション低め、トークン数少なめ、多解像度対応で、訓練も推論も扱いやすい。 具体的にでき

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