AI交流(进群备注:Versatile-OCR-Program)

该项目是一款专为教育材料和机器学习训练优化的多模态OCR系统,支持从复杂文档(如试卷、学术论文)中提取文本、数学公式、表格、图表等多语言内容。
采用两阶段处理流程(初始OCR提取+语义解释),结合DocLayout-YOLO、Google Vision API、MathPix等多种技术,输出结构化JSON/Markdown格式数据。
在真实学术数据集(如EJU生物学、东大数学题)上达到90-95%准确率,特别擅长处理科学内容密集、公式繁多的复杂排版文档。
Versatile-OCR-Program的特点:
- 1. 多模态提取:支持文本/数学公式/表格/图表/图示的联合识别
- 2. 语义增强:自动生成视觉内容的自然语言描述(如图表说明)
- 3. 多语言支持:默认支持日/韩/英,可扩展其他语言
- 4. 结构化输出:生成带语义标注的JSON/Markdown格式
- 5. 高精度处理:在科学文档上达到90-95%准确率
- 6. 复杂布局解析:专为公式密集的教育材料优化
- 7. AI训练友好:输出包含坐标信息/上下文关联的元数据
- 8. 技术集成:结合DocLayout-YOLO/Google Vision/Gemini Pro等先进模型
Versatile-OCR-Program的功能:
- 1. 教育数据集制作:为ML模型生成带标注的训练数据
- 2. 智能阅卷系统:自动解析试卷题目和答题内容
- 3. 教学辅助工具:将纸质教材转换为结构化数字资源
- 4. 自学系统开发:提取习题并生成解题步骤说明
- 5. 学术文献分析:从研究论文中提取公式和实验数据表
- 6. 多语言教育应用:处理国际化课程的混合语言材料
- 7. 空间几何教学:3D图形解析与交互式学习材料生成
- 8. 生物学实验辅助:自动分析细胞分裂显微图像阶段
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Local Deep Researcher开源项目 – 本地化网络研究助手
Local Deep Researcher 是一个完全本地化的 Web 研究助手,利用 Ollama 或 LMStudio 托管的 LLM,通过迭代搜索和总结,帮助用户深入探索特定主题。它首先根据用户提供的主题生成 Web 搜索查询,然后从搜索结果中提取信息并进行总结,接着反思总结内容,识别知识盲点,并生成新的搜索查询以填补这些空白。这个过程会重复多次,直到达到用户设定的迭代次数上限。项目使用 LangGraph Studio 进行可视化展示,方便用户监控研究过程。最终生成带有引用的 Markdown 格式的总结报告。
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