阿里pdf解析方案Logics-Parsing如何用RL攻克复杂文档解析
文档智能（Document AI）领域的核心挑战，始终是如何将非结构化的PDF文档图像，精准地转换成机器可读、结构正确的格式（如HTML或Markdown）。传统的管线式（pipeline-based）OCR方法，通过串联多个“专家”模型（检测、识别、布局分析），虽然取得了一定成功，但其“各自为政”的优化方式、高昂的维护成本和脆弱的流程，已难以满足日益复杂的文档解析需求。
近年来，端到端的视觉语言模型（LVLM）展现了巨大潜力，但它们也面临着新的瓶颈。标准的自回归（next-token prediction）训练目标，在处理复杂的页面布局和推断正确的阅读顺序时，提供的监督信号是间接且不足的。模型可能学会了识别文字，却依然是个“阅读障碍症患者”。
在此背景下，阿里巴巴Logics团队推出的Logics-Parsing，为解决这一核心难题提供了一个强大且创新的解决方案。它没有另起炉灶，而是在一个强大的LVLM基座上，创造性地引入了布局感知的强化学习（Layout-Centric Reinforcement Learning, LC-RL），通过一套精心设计的多维度奖励机制，直接对模型的结构化输出进行优化。
本文将从其**“SFT记忆，RL泛化”的设计哲学，到其创新的多组件奖励函数和难例挖掘策略，全方位揭示Logics-Parsing**在复杂文档解析任务上达到SOTA（State-of-the-Art）水平的模型是如何做到的。