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• 01-core-architecture

• 03-quick-start

• 05-architecture-insights

• 06-transferable-patterns

• 07-specweave-implications

• 百度 Unlimited-OCR 核心架构与设计理念
  • 1. R-SWA机制详解
  • 2. DeepEncoder视觉编码器
  • 3. 固定大小KV cache队列
  • 4. R-SWA vs 标准注意力对比
  • 5. R-SWA注意力计算流程
  • 6. 为什么R-SWA是"免费午餐"
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• 百度 Unlimited-OCR 快速上手指南
  • 1. 环境要求
  • 2. 图像模式说明
  • 3. 通用前置处理
  • 4. Transformers方式（快速上手）
  • 5. SGLang方式（高性能服务部署）
  • 6. vLLM方式（生产级部署）
  • 7. infer.py批量推理脚本
  • 8. OmniDocBench评估后处理
  • 9. 三种方式对比表
  • 10. 方式选择建议
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• 百度 Unlimited-OCR 架构创新深度启示
  • 1. "归纳偏置"的力量：任务定制架构vs通用参数堆砌
  • 2. "软遗忘"的哲学启示：不是"如何记住更多"，而是"哪些该记哪些该忘"
  • 3. 视觉token不参与状态转移的关键洞见
  • 4. 普通Transformer/线性注意力vs R-SWA的本质区别
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• 百度 Unlimited-OCR 可迁移模式与行业启示
  • 1. MoE+稀疏激活的效率哲学
  • 2. 专用模型与通用大模型的分化共存
  • 3. "继续训练4000步"的创新路径
  • 4. R-SWA可迁移性分析
  • 5. 附：技术传播模式——爆款技术文章的写作策略
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• 百度 Unlimited-OCR 对SpecWeave的可行动启示
  • 启示1：实现"规范前置+对话滑窗"的上下文管理中间件
  • 启示2：建立"文档编码器+按需检索"的长文档处理机制
  • 两条启示的核心共性
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