HPD-Parsing은 전체 페이지 자회귀 생성을 대신하여 계층 병렬 디코딩을 사용합니다: 주 레이아웃 분기가 전체 구조를 조정하고 블록 단위 콘텐츠 디코딩을 동시 분기로 동적으로 할당하며, 점진적 다중 토큰 예측(P-MTP)은 각 분기 디코딩 단계를 더욱 줄입니다. 공개 벤치...
HPD-Parsing은 전체 페이지 자회귀 생성을 대신하여 계층 병렬 디코딩을 사용합니다: 주 레이아웃 분기가 전체 구조를 조정하고 블록 단위 콘텐츠 디코딩을 동시 분기로 동적으로
할당하며, 점진적 다중 토큰 예측(P-MTP)은 각 분기 디코딩 단계를 더욱 줄입니다. 공개 벤치마크에서 초당 4,752 토큰의 처리량을 달성하여 자회귀 기준보다 3.06배 향상되었으며, 경쟁력 있는 파싱 정밀도를 유지합니다. 이 방법은 효율적인 통합 문서 파싱에 새로운 방향을 열었습니다.
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。
수집 피드는 제목, 요약, 출처와 원문 링크를 제공합니다. Aioga는 원문 전체를 재게시하지 않습니다.
수집 채널: 요약 집계 · 원본 도메인: arxiv.org
출처: HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
원문 링크: 원문 열기
Aioga 아카이브: 정보 페이지 보기
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 articleAioga는 전 세계 AI 동향을 집계하고 확인과 인용을 위해 출처 정보를 보존합니다.