本文是关于字节跳动和华东师大联合提出自进化文本识别器的内容。文章指出大型语言模型能够通过上下文学习从少量示例中学习，但这种现象只能在大模型上观察到。为了研究小型模型的上下文学习能力，在场景文本识别任务上进行了探索。场景文本识别面临着多种挑战，如不同场景、文字排版、形变、光照变化等，训练统一的文本识别模型对所有场景具有挑战性。收集数据并对模型进行微调是解决这一问题的一个方法，但需要重新训练模型，计算复杂且需要保存多个模型权重。文章详细介绍了这一研究的背景和挑战，读者若想了解更多内容可阅读原文。
