Baidu выпустила Unlimited OCR - модель для распознавания длинных документов за один проход.

У модели 3B параметров, но активируются только 500M. При этом она показывает новые SOTA-результаты на OmniDocBench v1.5 и v1.6.

Главная фишка - Reference Sliding Window Attention.

Модель держит в фокусе:

• исходный документ

• недавний контекст

• следующие слова

А всё лишнее постепенно «забывает», чтобы не раздувать вычисления.

За счёт постоянного размера KV Cache и более дешёвого attention Unlimited OCR может распознавать 40+ страниц за один forward pass, не теряя контекст и не замедляясь.

GitHub: https://github.com/baidu/Unlimited-OCR

Hugging Face: https://huggingface.co/baidu/Unlimited-OCR

Скажи мне 5 главных слов: на GitVerse появилось зеркало PyPI! 😎

Все нужные Python‑пакеты живут на российской платформе для разработчиков GitVerse — вы не потеряете доступ к ним, даже если основной PyPI решит «повиснуть».

А ещё такое зеркало — плюс к скорости: меньше сетевых прыжков — быстрее загрузка.

Ставьте его как основной источник или держите как резерв. Тут рассказали, как подключить зеркало!

Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код

Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.

Причина часто не в модели.

LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.

Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.

На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.

Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.

Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.

Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHK9mww

Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHK9mww