Qwen3-Omni新升级:声形意合，令出智随！
Qwen3-Omni-Flash-2025-12-01是全新升级的全模态大模型，支持文本、图像、音频、视频输入，实现自然语音与文本同步输出。全面优化音视频理解与生成，支持多轮流畅对话、自定义人设与系统指令，提升多语言及跨模态交互准确性，语音更拟人，图像视频理解更深入，打造“声形意合”的智能交互体验。（239字）
通过人工智能平台PAI部署DeepSeek-OCR模型 官网控制台部署
本方案介绍如何在阿里云PAI平台部署DeepSeek-OCR开源模型，涵盖从账号准备、模型部署到应用体验的完整流程。通过PAI的Model Gallery可一键部署，结合PAI-EAS实现高性能推理，支持公网调用。适用于OCR场景快速搭建与测试，体验后建议及时清理资源以避免计费。
验证码识别
基于Spring Boot与ONNX Runtime的OCR服务，支持D4NEW/D4OLD引擎，提供RESTful API，兼容Base64、URL及文件上传，集成Swagger文档，具备多环境配置、日志管理与跨域支持，易于扩展与部署。
降低AI幻觉，破解非结构化数据之困：司马阅自研模型DocMind-V3.0加速重塑企业数据价值
数字经济时代，数据是企业的核心竞争力，80%以上的企业数据深藏于制度、合同、报表、标书、扫描件等各类文档中。这些非结构化“沉默数据”如未被开采金矿，因无法被机器直接理解、调用，成为企业AI落地的“堵点”。
大语言模型为处理这类数据提供新可能，但企业在AI落地过程中，常常被AI幻觉“绊住”：大语言模型会“自信地犯错”，会“帮你凑一个看似合理的答案”，即大模型会基于模糊信息生成偏离事实的内容，导致数据应用失真，无法支撑精准决策与合规要求，其根本原因在于输入数据质量太低。
数据处理遵循“GIGO（垃圾进垃圾出）”原则，低质量无规范输入，再强的模型也难输出可靠结果。
面向openEuler操作系统：OCR软件应用部署流程、性能评测
本报告研究在openEuler 22.03 LTS上部署OCR技术，基于Docker容器化实现环境隔离与高效部署，结合PaddleOCR与GPU加速，完成从环境搭建到性能评测的全流程。实验表明，系统在中文识别准确率高达98.7%，单图推理仅250.1毫秒，验证了“openEuler+OCR”方案的可行性与高性能，为AI应用落地提供坚实支撑。
