在数字化时代，将图像中的文字内容快速转换成可编辑文本是一个常见且重要的需求。现在，一项名为GOT（通用光学字符识别理论）的新型光学字符识别(OCR)模型的问世，标志着OCR技术迈入了2.0时代。这一创新模型结合了传统OCR系统与大型语言模型的优势，旨在打造一个更高效、更智能的文本识别工具。GOT模型采用了一种创新的端到端架构，这一设计不仅节省资源，还极大地扩展了识别能力，使其不仅限于文本识别。该模型由一个参数约8000万的图像编码器和一个参数约500万的解码器组成。

近日，一款名为GOT-OCR2.0的端到端OCR模型引起了业界广泛关注。这款模型不仅能够处理常规文本识别任务，还能应对公式、表格、乐谱等复杂内容，堪称OCR领域的全能选手。GOT-OCR2.0的核心优势在于其多样化的功能和卓越的性能。首先，该模型主要支持中英文字符识别，并且通过进一步微调，可以扩展到更多语言。这种语言适应性使得GOT-OCR2.0在国际化应用中具有显著优势。在实际应用场景中，GOT-OCR2.0展现出了强大的适应能力。无论是街道标志、广告牌等自然场景中的文本，还是包含表格、公

近日，《华尔街日报》报道称，人工智能公司 OpenAI 已开发出一款能够高精度识别 ChatGPT 生成文本的工具，但尚未正式发布。对此，OpenAI 予以回应，承认正在研究文本水印技术，但表示该技术仍面临诸多挑战。

PaddleOCR v2.8.0发布，集前沿技术、优化项目结构、解决历史问题与增强性能于一体，树立OCR领域新标准。版本亮点包括冠军算法SVTRv2与SLANet-LCNetV2，优化算法及更新，修复关键问题，引入符合PEP518规范的教程站点。感谢社区支持，PM成员与贡献者功不可没。开发者可通过访问项目地址【https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR】获取更多资源与信息。