乌尔都语手写识别六系统零样本评测发布

Haseeb Yaqoob 等作者发布乌尔都语 Nastaliq 手写识别基准研究，在 UNHD 的 2,465 张单行图像上零样本评测六套系统，全部不微调：Tesseract（默认配置）、用印刷体乌尔都语训练的 UTRNet-Large、两个开源视觉语言模型和两个商用视觉语言模型。四个视觉语言模型使用同一固定提示；除 Claude Sonnet 5 无法配置解码外，可配置者温度设为 0。 作者称，该研究不与会手写识别的专用识别器比较，只刻画零样本表现，不宣称达到当前最优；这类专用模型在域内可能表现更好。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。