最近，研究人员开发了一种新的通用光学字符识别（OCR）模型，名为 GOT(通用 OCR 理论)。在他们的论文中，首次提出了 “OCR2.0” 的概念，这个新模型旨在将传统 OCR 系统的优点与大型语言模型的强大功能结合起来。GOT 的架构相当先进，包含了一个大约8000万参数的图像编码器和一个500万参数的解码器。图像编码器能够将1024x1024像素的图像压缩成 tokens，而解码器则负责将这些 tokens 转换成最长可达8000个字符的文本。通过这种方式，OCR2.0

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