华中科大×小红书开源的 MOCR，不只识别文字，还能把文档里的图表、公式、流程图全部解析为结构化代码
你用 OCR 扫描一份技术报告，文字识别得很准，但报告里最重要的那张柱状图呢？被裁成一张图片，丢掉了。
传统 OCR 的处理方式：
问题在于：文档里大量的结构化语义信息在解析环节就被永久性地丢弃了。一张精心绘制的柱状图，可能浓缩了整份报告的核心结论；一个化学分子结构式，承载着关键的实验信息。
华中科技大学与小红书 hi lab 联合推出的 MOCR（Multimodal OCR） 提出了一个大胆的新范式：
不只识别文字，而是「解析一切」——文字、表格、图表、公式、流程图、化学结构式、UI 组件……通通变成可编辑、可渲染的结构化代码。
1. 文档解析
2. 图形重建
大多数视觉-语言模型会直接复用 CLIP 或 SigLIP 等预训练视觉编码器，但这些编码器是为自然图像设计的，对文档场景中的精细文字和几何图元感知能力不足。
MOCR 的 1.2B 参数视觉编码器完全从零训练，支持约 1100 万像素的原生高分辨率输入，不做降采样。
阶段一：建立视觉-语言接口 让语言模型学会可靠地消费视觉 token
阶段二：广泛预训练 混合通用视觉数据与纯文本文档解析监督
阶段三：MOCR 专项强化 降低通用视觉数据比例，加大多模态文档解析权重，重点强化图形转 SVG 的能力
传统方式：
用 MOCR：
痛点：
MOCR 方案：
需求：
MOCR 能力：
传统的 OCR 评估指标（如 WER、NED、TEDS）依赖规则化的字符串匹配，但对于复杂的 Markdown 输出来说过于脆弱。
OCR Arena 框架：
核心价值：
适合谁：
局限性：
论文地址：https://arxiv.org/abs/2603.13032 代码仓库：https://github.com/rednote-hilab/dots.mocr 研究团队：华中科技大学 × 小红书 hi lab
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