該Github項目是使用GPT模型解析PDF文件,可以完美解析PDF中的排版、數學公式、表格、圖片、圖表等內容,平均每頁成本爲$0.013。 解析PDF文件的步驟如下: 1. 使用PyMuPDF庫將PDF解析爲非文本區域和文本區域。
使用PyMuPDF庫將PDF解析爲非文本區域和文本區域,並使用大型可視化模型(例如GPT-4o)解析並獲取Markdown文件。 2. 使用大型可視化模型(例如GPT-4o)解析並獲取Markdown文件。

百度PaddleOCR登頂GitHub全球OCR開源項目榜首,超越Tesseract等老牌項目,標誌着中國深度學習框架在垂直技術領域具備國際領先影響力。其成功源於超輕量模型與全棧技術能力,提供了從算法到部署的完整解決方案。
DeepSeek推出新一代文檔識別模型DeepSeek-OCR2,其核心是自研的DeepEncoder V2編碼器。該模型突破傳統固定順序處理圖像的限制,引入“視覺因果流”概念,能根據圖像語義動態調整信息處理順序,從而有效解決複雜版式文檔識別中邏輯感缺失的問題。
騰訊發佈1B參數開源模型HunyuanOCR,基於混元多模態架構,在OCR應用中達到SOTA水平。模型採用端到端設計,一次推理即可獲得最優結果,包含原生分辨率視頻編碼器、自適應視覺適配和輕量化混元語言三大核心組件。
谷歌推出NotebookLM圖像識別功能,支持上傳板書、教材或表格圖片,自動完成文字識別與語義分析,用戶可直接用自然語言檢索圖片內容。該功能全平臺免費,即將增加本地處理選項保護隱私。系統採用多模態技術,能區分手寫與印刷體、解析表格結構,並與現有筆記智能關聯。
10月16日,百度飛槳發佈視覺語言模型PaddleOCR-VL,以0.9B參數在權威評測OmniDocBench V1.5中獲92.56分,超越DeepSeek-OCR等主流模型登頂全球OCR榜單。截至10月21日,Huggingface趨勢榜前三均爲OCR模型,百度飛槳位列第一。