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吴恩达的新文档提取服务：精准性挑战

2025-02-28
吴恩达的新文档提取服务：精准性挑战

吴恩达发布的新文档提取服务在X平台上爆火，但Pulse公司测试发现其在处理复杂财务报表时存在严重问题，例如超过50%的数值提取错误、缺失负号和货币符号等。文章指出，对于依赖精确数据的金融等行业，这类错误可能造成灾难性后果。Pulse公司采用结合传统计算机视觉算法和自研表格转换模型的方法，实现了更高的精度和更低的延迟，解决了LLM模型在文档提取中存在的非确定性、空间感知能力差和处理速度慢等问题。

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(www.runpulse.com)
AI 文档提取

大型语言模型OCR能力的局限性：为什么LLM不擅长处理复杂PDF？

2025-02-07
大型语言模型OCR能力的局限性：为什么LLM不擅长处理复杂PDF？

一家名为Pulse的公司在使用大型语言模型（LLM）进行数据提取时遇到了意想不到的挑战。他们发现，尽管LLM在文本生成和摘要方面表现出色，但在处理复杂的PDF和表格时却存在严重缺陷。LLM的OCR能力受限于其概率性本质和对图像的抽象处理方式，容易出现幻觉、数据丢失和误读等问题，尤其是在处理财务和医疗数据时风险极高。此外，LLM还容易受到提示注入攻击，这引发了安全和伦理方面的担忧。Pulse最终决定放弃使用LLM进行OCR，转而开发结合传统计算机视觉算法和视觉转换器的自定义解决方案。

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(www.runpulse.com)
开发