ABBYY усилила FineReader Engine технологиями искусственного интеллекта

ABBYY усилила FineReader Engine технологиями искусственного интеллекта

ABBYY усилила FineReader Engine технологиями искусственного интеллекта

ABBYY представила новую версию ABBYY FineReader Engine 12 — инструментария разработчика для распознавания информации из отсканированных бумажных и PDF-документов, изображений и фотографий, а также скриншотов с экранов устройств, в том числе промышленных дисплеев.

В новой версии, созданной с применением сверточных нейронных сетей, используются технологии обработки естественного языка и машинного обучения. С их помощью можно определить тип документа не только по внешним признакам, но и по его смыслу, выявляя малейшие отличия между разными категориями.

Среди новых возможностей можно отметить:

  • Интеллектуальная классификация: технология самостоятельно выявляет внешние и смысловые признаки, характерные для документов. Эффективность работы можно регулировать за счет установления баланса между полнотой и точностью классификации.
  • Улучшен анализ и восстановление логической структуры документа с помощью алгоритмов на основе искусственного интеллекта и технологий ABBYY-ADRT (Adaptive Document Recognition Technology). ABBYY FineReader Engine делит документ на отдельные страницы и анализирует оформление и содержание каждой из них. При экспорте в различные форматы файлов получается точно воссозданный документ с полным сохранением элементов форматирования, например, шрифтов, колонтитулов, колонок и др. Значительно улучшено качество восстановления таблиц: ячеек с текстом, пунктирных границ, цветов линий.
  • Более быстрый и расширенный экспорт в XML.
  • Появилась возможность сохранять файлы в форматах HTML 5 и ALTO 3.1. Кроме того, теперь документы можно экспортировать в новые форматы PDF: PDF 2.0, PDF/UA, PDF/A-2b и PDF/A-3b с возможностью поиска, что особенно важно для архивного хранения.
  • Более надежное шифрование: поддержка 256-битного AES-шифрования и поддержка символов юникода позволяет использовать пароли независимо от операционной системы.
  • Поддержка облачных технологий: теперь развернуть приложения с использованием ABBYY FineReader Engine можно и на облачных платформах, таких как Microsoft Azure.

«В новом ABBYY FineReader Engine мы использовали передовые технологии в области машинного обучения и обработки естественного языка, которые позволяют наиболее точно классифицировать документы по смыслу и распознавать полезные данные. Эти возможности будут особенно востребованы в системах предотвращения утечек данных, технологиях машинного зрения и платформах для управления контентом предприятий, в которых важную роль играет быстрое распознавание документов», – комментирует Дмитрий Шушкин, генеральный директор ABBYY Россия.

Инструментарий ABBYY FineReader Engine 12 содержит готовые примеры кода, которые помогут ускорить разработку приложений. С их помощью можно решить наиболее распространенные задачи по интеллектуальной обработке документов.

ABBYY FineReader Engine поддерживает 208 языков распознавания, в том числе в новой версии добавлены фарси и бирманский. Также технология позволяет распознавать документы, которые содержат сразу несколько языков. Это расширяет возможности компаний при выводе решений на международный рынок.

Claude освободил 700 ГБ, удалив домашнюю папку разработчика

Разработчик Себастьен Гиймо поручил ИИ-агенту Claude написать скрипт для очистки временных файлов. Бот справился слишком эффективно: удалил домашний каталог пользователя вместе с 700 ГБ данных и результатами недельной работы, но предусмотрительно оставил папку /tmp, ради которой всё и затевалось.

Гиймо регулярно запускает ИИ-агентов, которые оставляют после себя множество временных файлов.

Он попросил модель Claude Fable создать отдельную песочницу для каждого агента в /tmp и очищать её после завершения работы, не затрагивая используемые данные.

Первая версия скрипта показалась разработчику слишком сложной. Из-за наличия команд безвозвратного удаления Claude запустил дополнительную проверку безопасности. Система Anthropic сочла задачу рискованной и автоматически понизила модель сначала до Opus 5, а затем до Opus 4.8.


Новая модель написала тест, который сравнивал цели удаления с /tmp и домашним каталогом пользователя. Обе директории были правильно признаны опасными. А затем начался этап очистки тестовых данных, и Claude повторно использовал ту же переменную, в которой находился путь к домашней папке.

Гиймо остановил процесс, но слишком поздно: агент успел удалить 700 ГБ. Большую часть информации разработчик восстановил из Git, конфигурации Nix, журналов сессий и других источников. Однако недельная работа всё же пострадала.

Разработчик предполагает, что автоматический переход на менее сильную модель мог повысить риск ошибки. Более производительная Fable 5, возможно, заметила бы конфликт переменных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru