手写体识别

为什么选择GLM-OCR而不是传统OCR方案 做过OCR项目的人都知道，传统方案（Tesseract、PaddleOCR）在中文场景下总有一股"差不多就行"的味道——准确率卡在90%上下，遇到手写体、倾斜文本、多语言混排就拉胯。GLM-OCR的出现改变了这个局面，它把大语言模型的理解能力嫁接到OCR上，不是单纯"看图识字"，而是"读图理解"。 我在实际项目中对比过：同样一张含有中英日三语的发票图片，PaddleOCR识别错了7个字，Tesseract直接漏掉两行，而GLM-O...