NaviDC-OCR 是一個輕量級 Vision-Language Model（VLM），專門處理 document understanding，也就是把文件內容、版面和結構一併讀出來。它最實際的價值，在於同時應付 digital documents 和 camera-captured documents，尤其適合文件拍攝角度不正、透視變形或版面較複雜的情境。

這個項目已釋出模型權重與 technical report，使用方式偏向直接載入 Hugging Face 上的模型做推理或再訓練，而不是一套獨立應用程式。它的訓練流程結合 Multi-node Consensus Voting（MCV）、Image-to-Image Self-Verification，以及 progressive four-stage training，顯示作者把大量標註成本轉移到自動化資料整理與驗證。

• 1.2B 參數，定位是輕量部署而非堆大模型。
• 同時面向掃描文件與相機拍攝文件，覆蓋範圍比只做單一路徑的做法更廣。
• Geometry-aware Document Modeling 與 Curvature-Guided Douglas-Peucker Sampling（CGDP）主要針對彎曲、傾斜和變形頁面。
• Content-Structure Decoupled Learning 令表格與公式的內容和結構分開學，較適合複雜文件。
• 作者聲稱在多個 benchmark 上有強表現，但具體部署成本仍要視推理框架與硬件而定。

和不少只偏重 OCR 文字抽取的做法相比，NaviDC-OCR 更像是把「看懂文件」放在第一位：它不只要讀字，還要保留版面關係與幾何資訊。這會令它在企業文件處理、票據整理、表格抽取、學術文件解析，或者手機拍照掃描的工作流裡更有用，但它仍然是研究型模型，落地時要留意速度、記憶體與實際文件分佈是否接近訓練資料。

GitHub · 模型

小模型面對圖片時，減少它能看到的資訊，竟然可以帶來更好的學習訊號。Self-Supervised Visual On-Policy Distillation（S²VOPD）是一種視覺模型訓練方法，透過讓學生模型觀看低解析度、加入隨機 Gaussian noise 的圖片，處理沒有標註、獎勵或更強教師模型可用的限制。

訓練期間，學生模型會根據受干擾的圖片產生回答；採用 Exponential Moving Average（EMA）的教師模型則以原始圖片評分相同的生成前綴，再利用 top-k generalized Jensen-Shannon divergence（JSD）把較完整的 token 分佈傳給學生。教師與學生之間的資訊差異，來自學生少看一點，而不是額外加入 privileged information。

• Qwen3.5-4B 在六項細粒度感知基準的平均準確率，由 70.7% 升至 77.4%
• 4B 模型表現高於 Qwen3-VL-Instruct-235B 的 75.8% 和 GPT-5.4 的 72.8%
• 不需要 labels、rewards、region annotations 或更強教師模型
• 4B 同時提升感知表現 5.7% 和數學推理 3.7%

S²VOPD 使用學生視角縮放至原圖 0.3 至 0.6 倍，並加入 stochastic Gaussian noise。結果顯示，這種做法不只改善視覺感知，也能避免部分 privileged-information 方法在數學推理上的退步；例如 Oₚₛd 和 ZwZ 在部分 MathVision、MathVerse 測試中出現明顯下降。

這項方法較適合研究小型多模態模型訓練、視覺推理和自監督學習的讀者。現有結果集中於六項細粒度感知基準及數學推理測試，能否穩定延伸至其他資料、模型架構和更複雜影像任務，仍需要進一步驗證。

項目主頁