PrismAlign 要解决的核心问题是什么？
单视角视觉语言模型在复杂版式、低质扫描、跨语言混排等场景下会稳定产出看似合理却与原文相悖的结构化输出，即表格 OCR 中的幻觉问题。
从“单目感知”到“多视角立体对齐”：PrismAlign 重新定义文档结构化提取的精度上限
资讯摘要
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AI 摘要
文章解读华为团队被 EMNLP Industry Track 收录的论文 PrismAlign：借鉴人类双目立体视觉先验，用多个视觉语言模型对同一版面做差异化观测，再以贝叶斯决策层做一致性对齐，抑制表格 OCR 中的幻觉。方法将结构与内容对齐解耦，引入行列守恒、幅面有界等几何先验约束，在 OmniDocBench 1.5 等榜单达到 SOTA，并给出置信度可解释与共享编码器部署等工业落地方案。
AI 问答
PrismAlign 用了哪些关键设计？
将表格结构对齐与单元格内容对齐解耦；把行列守恒、幅面有界等表格几何不变量编码为先验约束充当安全护栏；在推断阶段用最大后验概率对多视角结果做一致性与相似度校验，仅高置信共识才落盘。
论文给出了哪些业务落地价值？
可在单元格粒度输出文本与置信分数，支持高置信区域自动入库、低置信区域人工复核，人工介入面可压缩到约原来的五分之一；共享编码器部署方案可避免多模型推理显存与 prefill 时间随模型数线性膨胀。
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