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(2023). Large Language Models as Optimizers. *Proceedings of ICLR*. - Vaswani, A., et al. (2017). Attention is All You Need. *Advances in Neural Information Processing Systems*, 30. - Devlin, J., et al. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. *NAACL-HLT*.这种格式几乎可以直接用于LaTeX的BibTeX引用省去大量格式调整时间。4. 高阶技巧提升准确率与应对常见问题4.1 如何处理识别错误三种补救方法尽管DeepSeek-OCR准确率很高但偶尔也会出错尤其是扫描件文字模糊字体特殊如老式打字机字体参考文献编号使用罗马数字或括号不规范遇到这种情况不要重新上传整篇PDF试试以下方法方法一局部重识别WebUI支持“区域选择识别”。你可以用鼠标框选识别错误的那一小段文字系统会只对该区域重新OCR速度快不影响其他内容。方法二启用自动纠错插件在设置中开启“基于vLLM的语言模型纠错”。它会用一个小的LLM如TinyLlama对识别结果进行语法和语义校正。比如把“et ai.”纠正为“et al.”把“Proc. of ACL”补全为“Proceedings of the ACL”。# 插件调用示例后台自动运行 from corrector import TextCorrector corrector TextCorrector(modeltinyllama) corrected_text corrector.correct(dirty_text)方法三人工标注微调进阶如果你经常处理某一类期刊如IEEE、Springer可以收集10-20篇PDF手动修正识别结果形成一个小型训练集。然后用镜像内置的finetune.py脚本对OCR模型进行轻量微调让模型更适应特定排版风格。python finetune.py \ --data ./my_dataset \ --model deepseek-ocr-base \ --epochs 3 \ --lr 2e-5微调后同类文献的识别准确率可提升5-10个百分点。4.2 批量处理自动化你的文献整理流程如果你有十几篇甚至上百篇PDF需要处理可以使用API模式进行批量识别。镜像中已预装FastAPI服务启动后可通过HTTP请求调用OCR功能。import requests url http://localhost:7860/api/ocr files {file: open(paper.pdf, rb)} data { mode: structure, language: enzh, correct: True } response requests.post(url, filesfiles, datadata) result response.json() # 保存为Markdown with open(refs.md, w) as f: f.write(result[markdown])你可以写个Python脚本遍历整个文件夹自动上传、识别、保存实现“无人值守”文献整理。4.3 资源优化如何节省GPU和存储虽然1元/天很便宜但合理使用资源能让体验更流畅。关闭不用的插件如果不处理公式关闭LaTeX识别模块可节省10%显存限制并发数WebUI默认支持多任务但同时处理多个大PDF可能导致OOM建议一次只传一个定期清理缓存识别后的图像临时文件会占用空间可用脚本定时清理# 清理临时图像文件 rm -rf /tmp/ocr_images/*.png # 查看磁盘使用 df -h总结DeepSeek-OCR不仅能识别文字还能理解PDF文档结构特别适合自动提取参考文献通过CSDN算力平台的一键镜像部署学生用户1元/天即可使用GPU加速的高性能环境WebUI操作简单上传PDF后几分钟内就能获得结构化参考文献列表准确率高达98%支持批量处理、API调用和模型微调满足从新手到进阶用户的多样化需求实测稳定高效现在就可以试试让你的论文写作效率提升十倍获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。