面对海量文档中的复杂图表、表格和多语言内容，传统 OCR 常常力不从心，主要原因是其核心能力集中于文本识别，往往将图表、公式、UI 布局等复杂视觉元素简单裁剪为图像，导致文档结构被破坏、语义关系丢失，难以满足高质量信息提取与重建需求。
针对于此，华中科技大学和小红书 hi lab联合开源了 dots.mocr ，其能将文档中的文字、图表、表格等所有视觉元素，共同解析为统一的结构化数据，甚至能将图形直接转换为可编辑的 SVG 代码。它不仅极大地提升了文档理解的深度和广度，更在复杂文档的自动化处理方面达到了行业领先水平。
目前，HyperAI 官网（hyper.ai）的教程版块已上线「dots.mocr 多模态文档解析教程」，在线体验多模态文档解析新范式。
在线运行链接：
demo运行
1.进入 hyper.ai 首页后，选择「教程」页面，或点击「查看更多教程」，选择「dots.mocr 多模态文档解析教程」，点击「在线运行此教程」。
2.页面跳转后，点击右上角「Clone」，将该教程克隆至自己的容器中。
注：页面右上角支持切换语言，目前提供中文及英文两种语言，本教程文章以英文为例进行步骤展示。
3.选择「NVIDIA GeForce RTX 5090」以及「PyTorch」镜像，按照需求选择「Pay As You Go（按量付费）」或「Daily Plan/Weekly Plan/Monthly Plan（包日/周/月）」，点击「Continue job execution（继续执行）」。
HyperAI 为新用户准备了注册福利，仅需 7）， 资源永久有效。
4.等待分配资源，当状态变为「Running（运行中）」后，点击「Open Workspace」进入 Jupyter Workspace。
效果演示
1.页面跳转后，点击左侧 README 页面，进入后点击上方 Run（运行）。
2.待运行完成，即可点击右侧 API 地址跳转至 demo 页面。
成果展示
教程链接：go.hyper.ai/tx8FW
