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企业数字化转型中，80%的数据以非结构化形式存在——合同、发票、简历、财报等文档通过OCR和NLP技术提取后，本应输出规整的JSON格式，却常因字段命名不统一、层级嵌套无序、数据类型混乱等问题，让自动

2026年至2032年间，全球大语言模型将消耗殆尽人类制作的公开文本总量——这是调研机构Epoch AI给出的预测数据。在数据总量有限的前提下，如何让AI"吃得好"才能"工作好"，成为各大模型厂商竞争

企业数字化转型中，80%的数据以非结构化形态存在，如何将合同、发票、简历等文档高效转化为可用的结构化数据，成为制约业务效率的关键瓶颈。更棘手的是，即便完成了文档解析，抽取出的JSON格式往往字段命名混

12月18日，一款轻量版多模态大模型凭借亲民价格和高速优势，在编程、数学推理等核心指标上碾压Gemini 2.5 Pro，甚至击败Claude Sonnet 4.5等顶级竞品。这背后的关键并非数据投喂

当企业试图将堆积如山的合同、报告和技术文档转化为可用的数字资产时，往往会遭遇一个残酷的现实：超过70%的非结构化数据因格式限制无法直接用于业务分析。这不仅造成了信息资源的巨大浪费，更让企业在数字化转型

​ 12月18日，一款定位“轻量版”的多模态大模型，以亲民低价和高速优势著称，却在编程、数学推理、多模态理解等核心硬指标上表现强悍，不仅碾压上一代旗舰Gemini 2.5 Pro，还击败Claude

如何解决OCR产生的错别字自动纠正 2025 年 12 月，字节跳动开源多模态文档解析模型 Dolphin-v2，其基于 Qwen2.5-VL-3B 构建，通过两阶段 “布局分析 + 元素解析” 机制

大模型竞速倒逼数据处理升级，清洗差异成能力分水岭 2025 年 12 月，谷歌在无预热情况下突然发布 Gemini 3 Flash 模型，以 “免费、快速、无限制” 为核心卖点，不仅在多项基准测试中显

2025 年 12 月，字节跳动开源了多模态文档解析模型 Dolphin-v2，该模型基于 Qwen2.5-VL-3B 训练构建，采用两阶段 “分析 - 解析” 范式，在文档处理领域实现了多项关键升级