dots.ocr提供了高效的解决方案，基于1.7B参数的统一视觉-语言模型(VLM)，通过以下方式优化效率和准确度：
- 单一模型架构：使用单一模型完成布局检测和内容识别，避免传统多模型流水线的性能损耗
- 提示切换技术：通过改变输入提示(如prompt_ocr或prompt_layout_only_en)即可切换任务，无需重新加载模型
- 多语言优化：内置100种语言支持，特别对低资源语言采用专门优化，确保解析准确度
- fast inference：紧凑模型设计在OmniDocBench基准测试中达到SOTA性能，推荐使用vLLM部署获得最佳推理速度
This answer comes from the articledots.ocr: a unified visual-linguistic model for multilingual document layout parsingThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " How to optimize the efficiency and accuracy of multilingual document parsing?
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