SoMarkAI/OXR：开源文档解析模型

PaperPilot：零云端、纯 Rust 的 PDF 引擎，支持 WASM 与 MCP

PaperPilot – Zero-Cloud, Pure-Rust PDF Engine with WASM and MCP

一个本地文档 AI 助手项目，用纯 Rust 编写 PDF/文档工具，宣称文件不离开用户机器。同一引擎可用于 MCP 服务器（供代码智能体合并、拆分、OCR、压缩 PDF）、命令行、浏览器 WASM 版、Tauri + Svelte 桌面应用以及本地 REST API，采用 Apache 2.0 许可。

面向初学者的目标检测 第一部分：梯度向量、HOG 与选择性搜索

Object Detection for Dummies Part 1: Gradient Vector, HOG, and SS

Lilian Weng 的“Object Detection for Dummies”系列第一篇，介绍目标识别与检测之前的基础图像处理概念与图像分割方法，包括图像梯度向量、常见图像处理核、方向梯度直方图（HOG）、Felzenszwalb 图像分割算法，以及选择性搜索及其配置变化。文中说明本部分不涉及深度神经网络，深度学习检测模型留待第二、三部分。

讲 OCR 双模型：小解析器出结果，Jev 打分后对低分再纠错

elvis（@omarsar0）在 X 上的帖子，介绍 OpenBMB 与 ModelBest 的 MiniCPM-OCR：一个 1.3B 参数的小型开源文档解析器，支持中英文扫描件、照片、弯曲与倾斜页面及关键信息抽取；第二个模型 MiniCPM-OCR Jev 对提取出的文本、公式和表格给出可靠性评分，也可用于其他 OCR 模型的输出。帖子给出流程示例：解析文档、用 Jev 打分、将低分结果交给人工或纠错步骤，并提到权重开放、支持 llama.cpp、vLLM、SGLang、Ollama 推理及 Agent Skills 集成。适合构建文档处理智能体或 OCR 流水线的人关注或阅读。

推出 Gemma 4 12B：统一的无编码器多模态模型

Introducing Gemma 4 12B: a unified, encoder-free multimodal model

Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，定位为可直接在笔记本电脑上运行智能体式多模态能力的模型，介于轻量 E4B 与 26B MoE 之间，内存占用更小，是其中等规模模型中首个支持原生音频输入的。文章称其采用无多模态编码器的统一架构，视觉和音频输入直接进入 LLM 主干，并提到 Gemma 4 系列累计下载量已超过 1.5 亿次。

你的冰箱也是合格的支付设备——Eleonora Drykina 与 Nina Žižakić，In The Pocket

Your Fridge Is a Valid Payment Device — Eleonora Drykina & Nina Žižakić, In The Pocket

这是一场技术演讲录像，两位讲者介绍为一家匿名比利时支付客户构建的 RAG 问答助手，其资料库约含 270 份 PDF、6000 页，关键信息大量存在于表格中。索引流程保留章节路径与分块顺序以便重建较长段落，并把表格转为 CSV 同时保留标题与取值的对应关系；稠密检索结合 BM25 使 63 个问题上的检索命中率从 92% 提升到 97%。服务端智能体可通过四种工具扩大检索范围，配有防止超长规则手册淹没上下文的限制，中位作答时间 38 秒，讲者还谈到流式 Markdown 与来源卡片分离、轨迹追踪、引用核查和 Promptfoo 评测，以及早期内部试用覆盖 34 名用户、约 900 个问题。

PaddleOCR 3.5：使用 Transformers 后端运行 OCR 与文档解析任务

PaddleOCR 3.5: Running OCR and Document Parsing Tasks with a Transformers Backend

PaddlePaddle 团队的文章，介绍 PaddleOCR 3.5 版本使支持的 PaddleOCR 模型可通过 Hugging Face Transformers 作为推理后端运行，设置 engine="transformers" 即可。PaddleOCR 继续提供 PP-OCRv5 等 OCR 模型系列和 PaddleOCR-VL 1.5 等文档解析模型系列；新版本引入更灵活的推理引擎接口，通过 engine 参数选择后端、通过 engine_config 传入后端专属选项，任务流水线仍由 PaddleOCR 管理。文中附有 Hugging Face Spaces 上的在线演示。