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以小博大，仅1.7B媲美gemini2.5-pro，达到SOTA文档解析性能

dots.ocr是多语言开源文档解析器，把布局检测和内容识别统一在视觉语言模型中，虽LLM仅1.7B参数，却达SOTA性能。介绍了其预训练三阶段及SFT阶段关键策略。

LandingAI的Agentic文档提取API可从复杂文档提取结构化数据，Python库agentic-doc封装该API，支持100+页PDF长文档，有自动重试、并行处理等功能，还能可视化调试。

本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑，涵盖识别、合成等方面；阐述端到端语音模型构建，涉及表征、架构、训推和任务；还提及模型评估方法。

今年CVPR闭幕，何恺明现身会场并做了主题为‘走向端到端生成建模’的分享，近日其个人网页上传了该分享PPT。PPT回顾识别模型演进，探讨生成模型能否重演历史，还介绍了MeanFlow方法及成果。

本文介绍端到端数据验证 Agent Skill——verify-data，它能自动完成从表结构获取到报告发布全流程，将传统手工验数升级。文章从多方面展开介绍，还给出未来演进方向，为开发者提供参考。

RLFactory是开源的端到端RL后训练框架，将环境与RL后训练解耦，有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置，还能提升训练效率，用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。

查询推荐是电商搜索关键功能，传统方法有局限。快手提出OneSug端到端生成式框架，统一多阶段，提升效果与效率，成果入选AAAI 2026，已在快手电商全量推广，显著提升多项指标。

Dedoc是开放通用系统，能将文档转换为统一格式，提取逻辑结构和内容。用Python实现，支持多种格式，有可扩展性等优势，还能处理扫描文档，可用于多个系统，介绍了安装方法。

随着AI发展，推荐系统面临诸多问题，快手技术团队提出OneRec，以端到端生成式架构重构推荐系统全链路，在效果与成本上实现突破，已在快手双端服务用户，也有需完善之处。

自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。