百度开源无限OCR 2，用于百页文档解析
百度发布了 Unlimited OCR 2，这是一款采用 MIT 许可证的 3B 参数规模的 OCR 模型，能够在一次请求中解析百页文档。其 SR-SWA 注意力机制使每步解码开销几乎保持不变，在 MarathonDocBench 上取得了 77.1 的得分。该文章《百度开源 Unlimited OCR 2，用于百页文档解析》首发于 MarkTechPost。
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AdaptTok-Indic：面向印度语言的脚本感知自适应分词
arXiv：2610.33017v1 发布类型：新 摘要：在以英语为主导的语料库上训练的多语言分词器往往会对印度语系语言进行过度切分，导致令牌序列更长，并加剧了不同书写系统之间的分词差异。我们提出了 AdaptTok-Indic，这是一种专为印度语系语言设计的自适应分词扩展方案，它将 Unicode 规范化的预处理与显式的印度语系连字处理、基于书写系统的路由策略，以及与小型 Transformer 语言模型联合训练的字节级边界预测相结合。在孟加拉语和印地语上进行评估，并额外针对古吉拉特语、泰米尔语和泰卢固语进行了测试，AdaptTok-Indic 在令牌生成密度方面优于面向印度语系的基准分词器 SentencePiece BPE，以及独立实现的 MAGNET 式基准。在五项已记录的…
面向历史文献转录的OCR系统实体感知评估
arXiv：2610.33004v1 发布类型：新 提要：光学字符识别（OCR）对于历史档案的数字化至关重要，然而诸如字符错误率（CER）等标准评估指标并不一定能反映诸如姓名、日期和标识符等重要信息是否得以保留。在本研究中，我们从实体层面分析OCR错误，以此作为评估历史文献中OCR质量的补充视角。我们使用了一个公开的基准数据集，包含来自Berrutti档案馆的175份文档，并辅以5,209个经人工标注的实体提及，这些标注将在论文被接受后公布；在此基础上，我们比较了序列识别型OCR系统、专为OCR设计的视觉—语言模型以及通用型视觉—语言模型。除了全局转录准确率之外
Nace AI 推出用于搜索 AI 智能体的 Drex：在 BrowseComp-Plus 上的准确率为 92.05%，并进行了 12.6 次搜索调用
Nace AI 发布了 Drex for Search，将其 Drex 决策模型应用于 AI 智能体的文档搜索。Nace 在 BrowseComp-Plus 上取得了 92.05% 的成绩，仅需 12.6 次搜索调用，并且在 OfficeQA Pro 上实现了更少的智能体交互次数。该文章“Nace AI 为 AI 智能体发布 Drex for Search：在 BrowseComp-Plus 上取得 92.05% 成绩，仅需 12.6 次搜索调用”首发于 MarkTechPost。
科利布里：帕累托前沿上的主权欧洲模型
arXiv:2610.31945v1 发布类型：新 摘要：本报告介绍了 Kolibri，一种英德混合的专家级 Transformer 模型，总参数量为 781 亿，每个 token 的活跃参数量为 34.6 亿，并以 Apache 2.0 许可证公开了模型权重。我们构建 Kolibri 的目标是实现主权化与专业化部署，尤其聚焦于德语以及公共管理、工业和航空航天等受监管领域。为支持这些应用场景，我们全程把控模型研发流程，涵盖数据、架构、训练基础设施、后训练阶段及评估环节。我们在预训练、中期训练和长上下文扩展三个阶段累计使用了 24T tokens 进行训练，其中德语数据在字节层面占比超过 20%。为达成这一比例，我们还对德语数据集进行了补充……