MiniCPM-OCR Jev
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OpenBMB 发布 1.3B OCR 模型和 2B 质量检查器
OpenBMB 发布了两个专注于光学字符识别 (OCR) 的新模型。MiniCPM-OCR 1.0 是一个拥有 13 亿参数的模型，用于解析中文和英文文档。与之配套的是 MiniCPM-OCR Jev，一个拥有 20 亿参数的模型，通过提供 0 到 1 的分数来评估 OCR 输出的质量。Jev 可以评估文本、公式和表格，并兼容其他解析器的 OCR 结果，使其成为提高文档信息提取准确性的有用工具。
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OpenBMB发布新的OCR模型及准确性裁判
OpenBMB发布了两个专注于改进光学字符识别（OCR）的开源模型。MiniCPM-OCR 1.0是一个拥有13亿参数的模型，在Real5-OmniDocBench真实世界文档解析基准上达到了93.68%的准确率，并通过DSpark解码加速得到增强。与之配套的是MiniCPM-OCR Jev，一个拥有20亿参数的模型，可作为OCR质量裁判，能够评估OCR输出在公式和表格等复杂元素上的准确性，并达到了0.936的AUROC。
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llama.cpp 添加 MiniCPM-OCR-Jev 支持；用户称赞 Claude 3.5 Sonnet
llama.cpp 项目发布了 b11928 版本，增加了对 MiniCPM-OCR-Jev 模型（该模型旨在对图像中的 OCR 文本进行评分，而非生成文本）的支持。此次发布还包括对 macOS、iOS、Linux、Android 和 Windows 等多个平台的修复和优化。另外，Reddit 上的用户对 Claude 3.5 Sonnet 表示赞赏，并将其能力与 GPT-4o、Gemini 和 Llama 3 等其他领先模型进行了有利比较。