HPD-Parsing पूरे पेज आत्म-प्रतिगामी उत्पादन को प्रतिस्थापित करने के लिए परत-दर-परत समांतर डिकोडिंग का उपयोग करता है: मुख्य लेआउट शाखा वैश्विक संरचना का समन...
HPD-Parsing पूरे पेज आत्म-प्रतिगामी उत्पादन को प्रतिस्थापित करने के लिए परत-दर-परत समांतर डिकोडिंग
का उपयोग करता है: मुख्य लेआउट शाखा वैश्विक संरचना का समन्वय करती है और ब्लॉक-स्तरीय सामग्री डिकोडिंग को समवर्ती शाखाओं में गतिशील रूप से वितरित करती है, प्रगतिशील मल्टी-टोकन प्रेडिक्शन (P-MTP) प्रत्येक शाखा के डिकोडिंग स्टेप्स को और कम करता है। सार्वजनिक बेंचमार्क पर यह 4,752 tokens/s की थ्रूपुट तक पहुँचता है, जो आत्म-प्रतिगामी बेसलाइन की तुलना में 3.06 गुना अधिक है, साथ ही प्रतिस्पर्धी विश्लेषण सटीकता बनाए रखता है। यह तरीका कुशल एकीकृत दस्तावेज़ पार्सिंग के लिए नया मार्ग खोलता है।
arXivLabs is a framework that allows collaborators to develop and share new arXiv features directly on our website.
Have an idea for a project that will add value for arXiv's community? Learn more about arXivLabs ：https://info.arxiv.org/labs/index.html.
Aioga 编辑摘要：HPD-Parsing 用分层并行解码替代全页自回归生成：主布局分支协调全局结构并动态分配块级内容解码到并发分支，渐进式多 token 预测（P-MTP）进一步减少各分支解码步数。 Aioga 将其归入「论文研究」方向，重点关注它对真实使用和行业竞争的影响。
背景分析：模型与研究类动态需要结合能力边界、开放方式、成本、可用性和真实任务表现判断，单项指标领先不等于已经形成稳定采用。
Aioga 判断：这条动态更适合作为行业观察信号，当前信息足以建立线索，但不足以推导长期结论。
影响分析：对相关团队而言，短期应先核对来源、可用范围和实际成本，再判断是否值得接入或跟进。 后续观察：继续观察官方文档、实际可用性、价格变化、开发者反馈和竞品回应。
当前抓取源提供的是标题、摘要、来源和原文入口，不直接搬运完整原文。完整报道请通过下方原文链接前往来源站点查看。
抓取通道: 摘要聚合 · 原始域名: arxiv.org
स्रोत: HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
原文链接: मूल स्रोत खोलें
Aioga 归档: 查看情报页
Content record: source-page · Updated: 2026-07-21T00:00:00.000Z
统一接入主流 AI 模型 API，为开发、测试与生产环境提供稳定调用入口。
立即访问 api.w173.com
Scan to open this articleAioga 自动聚合全球 AI 动态，并保留来源信息用于核验与引用。