Track-On是一个先进的在线点跟踪模型，基于Transformer技术，专为实时视频点跟踪设计。它支持逐帧处理，确保内存使用效率，特别适合需要实时处理的流媒体应用场景。该模型通过双重内存模块（空间内存和上下文内存）捕获时间信息，并利用补丁分类与优化技术提高跟踪精度。在多个数据集上表现优异，运行速度超过15 FPS，GPU内存使用少于1 GB。
DONUT是一种非OCR方式的文档识别Transformer技术，性能和效果远超传统OCR技术，能够处理复杂的文档结构，包括表格和其他格式。
facturasaexcel是一个工具，旨在自动提取发票信息并生成会计表格，帮助自由职业者和企业快速将发票转换为有序的Excel文件。它利用人工智能技术，节省时间和精力，消除了手动数据输入的需求。
Bland AI是一个利用机器学习技术来自动化任务和提升工作效率的人工智能平台。用户只需在网站上注册账号并完成入门流程，即可将Bland AI整合到现有的系统和工作流程中。该平台不仅支持自动化重复任务，还能改善数据分析和洞察力，提升工作流程的效率。
DocumentPro是一个基于AI的平台，能够自动提取文档和邮件中的信息和表格，从而实现数据录入的自动化。用户可以使用预构建的解析器，或创建自定义解析器，从各种常见文档中提取数据，并将其集成到现有工作流程中。
Parseur是一款利用AI技术自动化从文档中提取数据的软件，支持电子邮件、PDF、电子表格等多种非结构化数据源，旨在将繁杂的文档信息转化为结构化、可操作的数据，极大降低人工数据输入的工作量。
Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，融合了 Backend as Service 和 LLMOps 的理念，提供直观的界面，结合 AI 工作流、RAG 管道、代理功能、模型管理和可观测性功能，帮助开发者快速从原型阶段过渡到生产环境。它涵盖了构建生成式 AI 原生应用所需的核心技术栈，包括一个内置 RAG 引擎。
使用 Prompts 和 Chains 让 ChatGPT 成为神奇的生产力工具，详细介绍如何使用 ChatGPT 完成各种任务，包括自定义提示和自动化复杂任务，提升用户的工作效率和生产力，适用于多种应用场景。
Swish Scan是一个基于网页的PDF扫描和OCR工具，允许用户使用摄像头即时捕捉文档，并支持多语言文本提取。
Athen AI 是一个即时归档和查询数据的工具，利用人工智能提供精准的摘要答案。它非常适合寻求先进、灵活的文档管理、决策支持和跨部门知识共享的企业。
M6Doc是用于现代文档布局分析研究的数据集，包含9,080张现代文档图像，涵盖科学文章、教材、试卷、杂志、报纸、笔记和书籍等七个子集，提供了多样的数据来源和详细的文档布局标注标签。
SafeBase是一个开创性的平台，旨在简化和增强安全审查过程，提供全面的信任中心平台，帮助企业高效透明地管理安全和信任态势。适合各种规模的企业，SafeBase通过简化安全审查过程、与现有工作流程无缝集成以及增强安全信息的可见性来提升客户信任。
PDF Pilot是一款创新的工具，通过人工智能技术帮助用户更高效地处理文档。它支持多种文档类型的创建和编辑，适用于论文写作、博客和内容创作等多种场景。
强大的文档文字识别工具，能高效地从文档中提取文本信息，具有高性能、易于使用和资源占用少的特点，让文字识别变得简单快捷
Docent 是一个可以轻松快速创建的对话式聊天机器人，能够为客户查询提供类人回答。它可以与各种平台和系统集成，使与客户的沟通更加高效和有效。使用 Docent 时，您需要上传自己的站点文档或帮助中心。聊天机器人可以与现有的系统（如技术文档或公司内网）集成。一旦集成，Docent 就能以对话的方式回应客户查询，提供快速而准确的信息。
PDF-Extract-Kit是一款功能强大的开源工具箱，旨在从复杂多样的PDF文档中高效提取高质量内容。它集成了多种主流模型，包括布局检测、公式检测、公式识别、OCR等核心任务的众多SOTA模型，适用于学术论文、教科书、研究报告和财务报表等多种文档类型。即使在扫描模糊或有水印的情况下，也能保持高鲁棒性。该工具采用模块化设计，用户可通过修改配置文件及少量代码自由组合构建各种应用，并提供全面的PDF评测基准，帮助用户选择最适合自己的模型。
Offline Chat: Private AI是一款可以在iPhone、iPad和Mac上完全离线运行的AI聊天机器人，用户可以随时随地使用，同时保证数据的私密性和安全性。除了可以提问一般性的问题外，用户还可以加载私人文档并询问相关内容。
privateGPT是一个基于私有大语言模型（LLM）的文档问答系统，旨在保护用户隐私，用户无需担心个人信息泄露。该项目利用LangChain和GPT4All技术栈，提供高效的文档问答功能，默认使用ggml-model-q4_0.bin作为LLM和Embedding模型，且支持模型替换以满足不同需求。
