OCR研究不曾结束，它才刚刚开始——GOT-OCR-2.0模型开源！

主要观点总结

本文主要介绍了通用OCR模型的发展背景，以及针对AI-1.0时代和AI-2.0时代的OCR系统的缺点，提出了通用OCR模型（GOT）的概念和设计。文章详细描述了GOT模型的结构和训练方法，以及使用到的数据渲染工具。此外，还展示了GOT模型的实际效果，并提到了其局限性和未来的发展方向。最后，文章还介绍了投稿通道和投稿要求。

关键观点总结

关键观点1: 通用OCR模型的发展背景

介绍了OCR的发展历程，以及从AI-1.0时代到AI-2.0时代OCR系统的变化和挑战。

关键观点2: AI-1.0 OCR系统和LVLM OCR的缺点

详细阐述了AI-1.0 OCR系统的缺点，包括模块化独立、局部最优、维护成本大以及不通用等问题。同时指出了多模态大模型在pure OCR任务上的缺陷，包括image token数量过多导致的bottleneck问题，以及模型过大、迭代困难等问题。

关键观点3: GOT模型的设计

介绍了GOT模型的结构和训练方法，包括输入输出的通用性、模型结构、训练步骤等。

关键观点4: GOT模型的实际效果

通过可视化效果展示了GOT模型的实际效果，包括PDF image转markdown能力、双栏文本感知能力、自然场景及细粒度OCR能力等。

关键观点5: 投稿通道和要求

介绍了如何让更多的优质内容被更多人看到，包括通过PaperWeekly平台投稿的方式、稿件的基本要求和投稿通道。