OCR 基准测试很重要，因此在这篇博客中 @jerryjliu0 分析了 OlmOCR-Bench，这是最具影响力的文档 OCR 基准测试之一。TLDR：这是朝着正确方向迈出的重要一步，但并未完全覆盖现实世界的文档解析需求。 📊 OlmOCR-Bench 涵盖了 1400 多个 PDF，采用二进制通过-失败测试，但主要集中在学术论文（56%），而忽略了发票、表单和财务报表 🔍 基准测试的单元测试对于复杂表格和阅读顺序来说过于粗糙，缺少合并单元格、图表理解和全球文档结构 ⚡ 测试中的精确字符串匹配导致脆弱性，因为小的格式差异会导致失败，即使提取在语义上是正确的 🏗️ 模型偏差存在，因为基准测试使用 Sonnet 和 Gemini 生成测试用例，使得在类似输出上训练的模型具有优势 我们的初步测试表明，LlamaParse 在对图形、图表和复杂商业文档进行深度视觉推理方面表现出色。 阅读 Jerry 对 OCR 基准测试挑战的分析，以及下一代文档解析评估应该是什么样的：