- Беспилотным тягачам поручат перевозку багажа... (6165)
- Скоростной лыжный хоррор-шутер Dieathlon... (5402)
- Разработчик Warhammer 40,000: Space Marine 3... (5211)
- Samsung больше нечего скрывать: все новинки... (5760)
- ASML вновь повысила прогноз — спрос на... (7234)
- Более 75 % всех игр с PS3 теперь доступны на... (4996)
- OpenAI отвергла обвинения Apple в краже... (5520)
- Epic Games победила: Google впустит... (5459)
- Epic Games победила: Google впустит... (5076)
- Trouver выпустила в России вертикальный... (5415)
- Microsoft закрыла 570 дыр в Windows 11 и... (5558)
- Титан против складок: Samsung усилила... (5649)
- Panther Lake теперь выпускают по-разному:... (5264)
- Флагманская ИИ-модель OpenAI GPT-5.6 Sol... (5194)
- РТК-ЦОД сертифицировал инфраструктуру... (4939)
- После 35 лет в игровой индустрии создатель... (5061)
Российская ИИ-модель, которая работает даже без дискретных GPU и на маломощных мобильных устройствах. Представлена GreenOCR 2.0
Дата: 2025-09-16 15:47
Российская компания Smart Engines представила нейросетевую модель GreenOCR 2.0 для распознавания текста.
Новая разработка отличается повышенной скоростью обработки данных (заявлено, что GreenOCR 2.0 работает на 20% быстрее прошлых моделей) и десятикратным уменьшением ошибок по сравнению с предыдущими версиями. Модель ориентирована на эффективную работу даже на устройствах без графических процессоров.
Изображение Midjourney GreenOCR 2.0 основана на усовершенствованной архитектуре, использующей замену вещественных чисел на целые. Это обеспечивает оптимизацию для мобильных платформ за счёт комбинации 4,6-битных и 8-битных сетей. Система распознаёт символы и знаки препинания, демонстрируя высокую точность при обработке печатного и рукописного текста на 103 языках.
Модель уже внедрена в продукты Smart Engines для распознавания документов, QR-кодов, банковских карт, номеров телефонов, а также обработки бухгалтерских документов и анкет.
«GreenOCR 2.0 соответствует ключевым критериям Green AI, принятым в научной литературе: низкому энергопотреблению, минимальной эмиссии углекислого газа и “зеленым” подходам к обучению. За счет полностью локальной работы технологии не нужны датацентры и мегаватты энергии: все распознавания клиентов компании за год выделяют меньшее количество CO2, чем nhb уличных газовых обогревателя за аналогичный период», – отметил Владимир Арлазаров, генеральный директор Smart Engines, доктор технических наук.
Подробнее на iXBT
Предыдущие новости
Два летающих автомобиля Xpeng столкнулись в воздухе и разбились
Два летающих автомобиля с вертикальным взлётом и посадкой Xpeng AeroHT столкнулись и разбились на репетиции авиашоу в Чанчуне (Китай). Как минимум один пассажир был доставлен в больницу с травмами. Причина аварии остаётся неизвестной, поскольку Xpeng AeroHT пока не сделала официального заявления. Xpeng AeroHT — подразделение компании Xpeng, занимающееся разработкой летающих...
Европейские лидеры ИИ и полупроводников объединяются: ASML и Mistral AI объявили об интеграции ИИ в производство микрочипов
Компания ASML Holding NV, мировой лидер в производстве литографического оборудования для полупроводников, объявила о стратегическом партнёрстве с французским стартапом Mistral AI, специализирующимся на разработке больших языковых моделей и открытых решений в области искусственного интеллекта. В рамках сделки ASML инвестирует 1,3 миллиарда евро (около $1,5 миллиарда) в раунд...
Солнце обмануло ожидания: после рекордного минимума — неожиданный рост активности
В новом исследовании показано, что с 2008 года активность Солнца неуклонно возрастает. Хотя солнечная активность известна своими 11-летними циклами, существуют и более длительные вариации, длящиеся десятилетиями. С 1980-х годов уровень солнечной активности постоянно снижался, достигнув в 2008 году своего исторического минимума. Тогда астрономы ожидали начала длительного...
OpenAI раскрыла причину ошибок ChatGPT. Но экономика мешает их исправлению
Компания OpenAI опубликовала работу, в которой объяснила, почему даже самые мощные модели искусственного интеллекта, такие как ChatGPT, часто дают неверные ответы, «галлюцинируя». Авторы работы установили, что существующие методы оценки качества работы больших языковых моделей (LLM) поощряют «угадывание» вместо точного ответа. Проще говоря, создатели ИИ стимулируют модели...