ocr.
Архитектура важнее модели: как меняется обработка документов в эпоху ИИ
— В этом проекте нам надо хорошо распознавать документы.— А что значит «хорошо»?
Экранный переводчик для macOS: читаем статьи и смотрим видео без переключения окон
Экранный OCR-переводчик для macOS: читаем статьи и смотрим видео без переключения оконПри чтении технической литературы, англоязычных статей или просмотре видео с субтитрами я постоянно спотыкался об одну и ту же проблему.Встречаешь незнакомый термин или редкое слово и начинается возня: выделить мышкой, скопировать в буфер, переключиться в браузер, вставить в переводчик, прочитать значение, вернуться обратно к чтению.
Cohere выпустила Parse 5: модель извлекает данные из сложных документов в Markdown
Компания Cohere выпустила коммерческую мультимодальную модель Parse 5
Вверх ногами: как научить OCR понимать, что документ перевернут
Всем привет! В своих постах мы часто пишем о разных этапах систем распознавания документов (например, тут и тут). Настало время рассказать о еще одной задаче (и нашем решении для нее), которая часто опускается из подробного рассмотрения.Наверняка каждый из вас хоть раз клал лист в сканер перевернутым (ну или вы очень везучи). Человек в случае такой оказии может повернуть изображение в редакторе или немного повертеть головой, а что делать системе распознавания?
Я распознал паспорт. Чем я могу это доказать?
Система работает и разбирает документы. Претензия у меня к ней одна, зато неустранимая изнутри: я не могу доказать ни одно из полученных значений.Ниже — опись. По каждому полю: как оно читается, чем проверяется и чего эта проверка стоит. Последняя строка описи самая интересная, потому что напротив неё не стоит ничего.Что за задача
Как мы автоматизировали перевод скриншотов в документации
Привет! Меня зовут Глеб Смольяков, я инженер-программист в DevRel-отделе Битрикс24.
Как мы написали свой OCR и автоматизировали горы первички
Когда внутренних заказчиков становится слишком много — каждый со своими хотелками и типом документов — поддерживать кучу отдельных сервисов уже нереально.
ИАД x Сайбокс
Если нет времени читать всё, то вкратце: в октябре 2025 года отрасль OCR‑моделей для распознавания бухгалтерских документов пережила настоящий взрыв качества их работы. Благодаря этому нам удалось увеличить точность и производительность наших моделей в продуктах ИАД и Сайбокс:Сократили длительность обработки счёта с 3–4 минут до 30 секунд с помощью замены тяжёлой Qwen2.5-VL-72B на оптимизированную nanonets‑ocr2-3b.На 70% уменьшили объём проверок вручную, что особенно полезно для инструмента по сравнению документов (модель перестала добавлять мусор, не выдумывает числа и не искажает структуру).
ЕСИА – не индульгенция: кто отвечает за ошибку идентификации и когда KYC можно строить без Госуслуг
Привет, Хабр! Представим: финансовая организация получает из ЕСИА подтвержденные сведения о клиенте, завершает дистанционную идентификацию и принимает его на обслуживание. Позднее выясняется, что операцию совершал мошенник. Паспорт оказался утраченным, изображение документа – отредактированным, а доступ к учетной записи – скомпрометированным.Кто отвечает? Оператор ЕСИА, потому что сведения пришли из государственной системы? Организация, которая приняла решение обслужить клиента? Или тот, кто когда-то разместил в системе недостоверные данные?
Почему слабым местом кредитного конвейера может оказаться не только ставка, но и плохой OCR
Привет, Хабр! Кредиты и все, что с ними связано – тема для многих весьма чувствительная. Мы в Smart Engines выступаем за то, чтобы сделать самые раздражающие процессы удобными и быстрыми. И в этом смысле распознавание документов – это редкий пример технологии, где интересы банка (сократить издержки), сотрудника (меньше рутины) и клиента (не ждать решение неделями) действительно совпадают. Под катом рассказываем, как автоматическое распознавание документов может трансформировать процесс кредитования в банках и как такие технологии становятся ключевым звеном кредитного конвейера.
