Как называется нейронная сеть, которая анализирует выделенную область экрана и мгновенно предоставляет ответ (например, для решения тестовых вопросов)?
Наиболее распространенные нейронные сети для анализа выделенных областей экрана и предоставления ответов на вопросы включают системы оптического распознавания символов (OCR) с нейронными сетями, визуальные问答 системы (VQA) и мультимодальные языковые модели (VLM). Современные решения, такие как DeepSeek-OCR, специально разработаны для анализа сложных макетов страниц и могут мгновенно обрабатывать выделенные области экрана для решения тестовых вопросов и других задач.
Содержание
- Основные типы систем для анализа экрана
- Как работают нейронные сети для анализа экрана
- Применение для решения тестовых вопросов
- Популярные решения и технологии
- Ограничения и перспективы развития
Основные типы систем для анализа экрана
Существуют несколько основных типов нейронных сетей, способных анализировать выделенные области экрана и предоставлять ответы:
Системы оптического распознавания символов (OCR)
Системы OCR с использованием нейронных сетей являются наиболее распространенными для анализа текста на экране. Согласно исследованиям от AWS, современные OCR-системы используют технологию интеллектуального распознавания символов (ICR), которая обучает машины читать текст так же, как люди. Нейронная сеть анализирует текст на многих уровнях, многократно обрабатывая изображение.
Визуальные问答 системы (VQA)
Системы VQA (Visual Question Answering) способны отвечать на вопросы о изображениях. Как отмечено в исследованиях от TELUS Digital, эти системы созданы для оценки научного рассуждения через основанную на домене визуальную вопросно-ответную работу.
Мультимодальные языковые модели (VLM)
Современные мультимодальные языковые модели могут одновременно обрабатывать как визуальную, так и текстовую информацию. Эти модели, как объясняется в руководстве по Vision-Language Model, позволяют ИИ отвечать на вопросы о изображениях.
Как работают нейронные сети для анализа экрана
Процесс анализа выделенной области экрана нейронной сетью обычно включает несколько этапов:
Предобработка изображения
Сначала система выполняет предобработку выделенной области экрана. Как описано в исследованиях от IBM, нейронная сеть многократно просматривает текст, ищущие характерные атрибуты: расположение кривых, пересечений, линий и петель.
Сегментация и анализ
Затем происходит сегментация и анализ содержимого. Согласно исследованиям DeepSeek-OCR, на практике DeepSeek рендерит страницы (или их области) в высоком разрешении (например, 1024×1024 пикселей) и применяет пайплайн vision transformer. Компонент DeepEncoder сначала сегментирует и анализирует изображение с использованием модели Meta SAM, затем применяет изученную компрессию для сжатия избыточной визуальной информации.
Генерация ответа
На основе проанализированных данных нейронная сеть генерирует ответ. Исследования показывают, что современные системы могут обрабатывать сложные макеты страниц и выводить текст в формате Markdown, как объясняется в руководстве по DeepSeek-OCR.
Применение для решения тестовых вопросов
Автоматизация тестирования
Нейронные сети, анализирующие экран, широко применяются для автоматизации тестирования. Исследования от arXiv показывают, что системы могут использовать визуальные языковые модели (VLM) с изображением для анализа документов, идентифицируя общую структуру страницы, количество столбцов, наличие изображений или таблиц, заголовков и колонтитулов.
Обработка учебных материалов
Для решения тестовых вопросов системы могут обрабатывать различные типы учебных материалов. Как отмечено в исследованиях OCRBench v2, существует комплексный и высокотрудный бенчмарк, специально созданный для оценки больших мультимодальных моделей в реалистичных настройках OCR, охватывающий 31 сценарий и 8 возможностей, связанных с OCR.
Генерация учебных данных
Современные системы могут генерировать большие объемы учебных данных. Согласно MIT Technology Review, система DeepSeek OCR может генерировать более 200 000 страниц учебных данных в день на одном GPU, что решает проблему острой нехватка качественного текста для обучения систем.
Популярные решения и технологии
DeepSeek-OCR
DeepSeek-OCR является одним из наиболее передовых решений. Как объясняется в BinaryVerse AI, это открытая система, которая читает документы и сжимает длинные контексты путем преобразования текста в компактные визуальные представления. Она использует OCR на основе нейронных сетей, способных понимать макеты, таблицы и рисунки, а не только символы.
Системы с ко-вниманием
Исследования от ScienceDirect показывают, что существуют системы с новой сетью, вдохновленной причинностью, которая использует причинные графы для руководства механизмом само-внимания при обучении кросс-модальных представлений. Это значительно улучшает производительность VQA.
Мультимодальные наборы данных
Для улучшения работы систем используются специализированные мультимодальные наборы данных. Как отмечено в исследованиях ResearchGate, существуют сбалансированные наборы данных примерно с удвоенным количеством пар “изображение-вопрос” по сравнению с исходным набором данных VQA.
Ограничения и перспективы развития
Текущие ограничения
Несмотря на значительный прогресс, современные системы все еще имеют ограничения. Сложные макеты страниц, плохое качество изображений и специализированная терминология могут представлять трудности для точного анализа.
Будущие перспективы
Перспективы развития включают улучшение контекстного сжатия, как в случае с DeepSeek-OCR, который переходит от базового извлечения текста к контекстно-зависимой обработке. Как отмечено в исследованиях API Dog, это标志着 значительный прогресс и позволяет разработчикам добиваться лучших результатов в задачах, ranging from document automation to visual question answering.
Интеграция с большими языковыми моделями
Будущее развитие связано с более глубокой интеграцией OCR-систем с большими языковыми моделями (LLM). Современные OCR-движки, как DeepSeek-OCR, разрабатываются специально для современных рабочих процессов LLM, читая сложные макеты страниц и исследуя способы уменьшения использования токенов при подаче результатов в LLM.
Источники
- What is OCR? - Optical Character Recognition Explained - AWS
- DeepSeek-OCR: Advancing Contexts Optical Compression in AI Vision Systems
- What Is Optical Character Recognition (OCR)? | IBM
- DeepSeek-OCR: How Optical Compression Redefines Long Context | IntuitionLabs
- What Is DeepSeek-OCR? The Ultimate Guide to the AI Text Recognition Engine
- DeepSeek OCR: Breakthrough 10x Compression, Ultimate Guide
- DeepSeek may have found a new way to improve AI’s ability to remember | MIT Technology Review
- olmOCR 2 Unit Test Rewards for Document OCR
- OCRBench v2: An Improved Benchmark for Evaluating Large Multimodal Models on Visual Text Localization and Reasoning
- Multimodal Dataset for STEM Visual Question Answering | TELUS Digital
- OmniVinci: Enhancing Architecture and Data for Omni-Modal Understanding LLM
- What Is Vision-Language Model: A-to-Z Guide for Beginners!
- Causality guided co-attention network for visual question answering - ScienceDirect
Заключение
- Основные технологии: Для анализа выделенных областей экрана и решения тестовых вопросов используются системы OCR с нейронными сетями, визуальные问答 системы (VQA) и мультимодальные языковые модели (VLM).
- Передовое решение: DeepSeek- представляет собой передовую OCR-систему, способную анализировать сложные макеты страниц и сжимать контекст для эффективной работы с большими языковыми моделями.
- Применение в тестировании: Эти системы находят широкое применение в автоматизации тестирования, обработке учебных материалов и генерации учебных данных для машинного обучения.
- Перспективы развития: Будущее развитие связано с улучшением контекстного сжатия, интеграцией с большими языковыми моделями и расширением возможностей для решения сложных мультимодальных задач.
- Практическое использование: Для решения тестовых вопросов системы могут обрабатывать различные типы контента, включая тексты с таблицами, изображениями и сложными макетами страниц.