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免费PDF转Excel工具实测：90%会吃掉你的小数点，财务人慎用！

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04-16 08:47

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#DeepSeek开源OCR2新模型# DeepSeek-OCR 2实测：复杂文档识别终于能用明白啦！#HOW I AI#AI看图识字界又搞大事了！DeepSeek这次不更大模型，直接甩出DeepSeek-OCR 2，还带了份技术报告。刚看到“准确率提升3.73%”，我心里还嘀咕：就这？结果看完技术细节，直接被打脸！先说说传统OCR有多坑——跟个不会变通的机器人似的，只能从左到右、从上到下硬扫。表格错位、文档倾斜、中英文混排？直接歇菜，识别结果错得离谱。但DeepSeek-OCR 2换了个聪明思路，跟人看书一模一样：先搞懂整页文档的逻辑关系，再决定哪里该仔细看，不重要的地方快速过，重点区域反复核对。这波操作全靠它的DeepEncoder V2，不得不说，真的懂用户需求！这次更新的6个功能，每一个都戳中痛点！纯文字提取不管版面多乱，都能把字扒得干干净净；版面格式保留能还原段落层级，不用重新排版；图表解析更绝，直接把表格识别成可编辑的结构化数据，不是没用的图片；图片语义描述能给图写段人话说明；元素定位能精准找到发票金额、合同甲方这些关键信息；最惊喜的是Markdown转化，我拿扫描版PDF论文测试，公式没丢、段落没乱，写综述的朋友直接狂喜！别觉得3.73%的提升不起眼！OCR领域早就卷成红海了，在已经很高的基准上再提分，说明真的在极端场景下下了功夫。想想那些银行对账单、医院化验报告、八几年的老论文扫描件，还有你斜着拍的白板笔记——光线不均、排版杂乱、多语言混排，传统OCR错误率能飙到两位数，而DeepSeek-OCR 2就是来解决这些麻烦的。更良心的是，技术报告和模型权重都开源了，大家可以自己验证效果。平时要处理扫描件、发票、论文笔记的朋友，真的可以试试！建议先拿你最头疼的那类文档测一测，再决定要不要加到工作流里。话说回来，你平时处理文档最烦啥场景？是歪掉的表格，还是模糊的老文件？快来试试DeepSeek-OCR 2，说不定能解决你的大难题！

#DeepSeek新模型会改变未来吗#我上手试了试这个3B参数的VLM（视觉语言模型），它不光是OCR工具，更是上下文压缩的黑科技。用Hugging Face的transformers库，几行代码就能跑起来（支持Tiny/Small/Base/Large四种分辨率模式，从512x512到1280x1280像素）。我测试了份乱七八糟的PDF报告：手写笔记+表格+图表，输入一张图，它用DeepEncoder（基于SAM局部感知+CLIP全局聚合）压缩成仅64-100个视觉token，然后MoE解码器（活跃参数仅570M）吐出结构化Markdown。准确率高达97%（Fox基准），远超PaddleOCR，尤其在数学公式和多语言上（训练了100种语言的3000万PDF页）。视觉输入高效，传统文本输入靠tokenizer切成1000+ token，容易丢布局（颜色、粗体、图表全废）。但这里像信息压缩饼干：一张图浓缩千言，token减10x，内存和延迟直降。Andrej Karpathy也说：“也许LLM输入永远该是像素，不是文本。” 我试了对比：纯文本模式下，处理长文档上下文窗口爆表；视觉模式下，轻松handle 20x压缩（准确率85%+）。不过缺点是高分辨率下GPU饿（A100单卡日产20万页数据还行，但本地跑需优化）。总的，视觉更保真，像给AI戴了副高清眼镜——高效，但得适应看图识字的新范式。这模型不只变OCR，更在重塑AI感官，从读到看。未来？眼睛主导世界，token时代退场。你们怎么看？DeepSeek会是下一个LLaMA吗？[并不简单]#ai生活指南##ai创造营#

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1. #DeepSeek开源OCR2新模型# DeepSeek-OCR 2实测：复杂文档识别终于能用明白啦！#HOW I AI#AI看图识字界又搞大事了！DeepSeek这次不更大模型，直接甩出DeepSeek-OCR 2，还带了份技术报告。刚看到“准确率提升3.73%”，我心里还嘀咕：就这？结果看完技术细节，直接被打脸！先说说传统OCR有多坑——跟个不会变通的机器人似的，只能从左到右、从上到下硬扫。表格错位、文档倾斜、中英文混排？直接歇菜，识别结果错得离谱。但DeepSeek-OCR 2换了个聪明思路，跟人看书一模一样：先搞懂整页文档的逻辑关系，再决定哪里该仔细看，不重要的地方快速过，重点区域反复核对。这波操作全靠它的DeepEncoder V2，不得不说，真的懂用户需求！这次更新的6个功能，每一个都戳中痛点！纯文字提取不管版面多乱，都能把字扒得干干净净；版面格式保留能还原段落层级，不用重新排版；图表解析更绝，直接把表格识别成可编辑的结构化数据，不是没用的图片；图片语义描述能给图写段人话说明；元素定位能精准找到发票金额、合同甲方这些关键信息；最惊喜的是Markdown转化，我拿扫描版PDF论文测试，公式没丢、段落没乱，写综述的朋友直接狂喜！别觉得3.73%的提升不起眼！OCR领域早就卷成红海了，在已经很高的基准上再提分，说明真的在极端场景下下了功夫。想想那些银行对账单、医院化验报告、八几年的老论文扫描件，还有你斜着拍的白板笔记——光线不均、排版杂乱、多语言混排，传统OCR错误率能飙到两位数，而DeepSeek-OCR 2就是来解决这些麻烦的。更良心的是，技术报告和模型权重都开源了，大家可以自己验证效果。平时要处理扫描件、发票、论文笔记的朋友，真的可以试试！建议先拿你最头疼的那类文档测一测，再决定要不要加到工作流里。话说回来，你平时处理文档最烦啥场景？是歪掉的表格，还是模糊的老文件？快来试试DeepSeek-OCR 2，说不定能解决你的大难题！

2. #DeepSeek新模型会改变未来吗#我上手试了试这个3B参数的VLM（视觉语言模型），它不光是OCR工具，更是上下文压缩的黑科技。用Hugging Face的transformers库，几行代码就能跑起来（支持Tiny/Small/Base/Large四种分辨率模式，从512x512到1280x1280像素）。我测试了份乱七八糟的PDF报告：手写笔记+表格+图表，输入一张图，它用DeepEncoder（基于SAM局部感知+CLIP全局聚合）压缩成仅64-100个视觉token，然后MoE解码器（活跃参数仅570M）吐出结构化Markdown。准确率高达97%（Fox基准），远超PaddleOCR，尤其在数学公式和多语言上（训练了100种语言的3000万PDF页）。视觉输入高效，传统文本输入靠tokenizer切成1000+ token，容易丢布局（颜色、粗体、图表全废）。但这里像信息压缩饼干：一张图浓缩千言，token减10x，内存和延迟直降。Andrej Karpathy也说：“也许LLM输入永远该是像素，不是文本。” 我试了对比：纯文本模式下，处理长文档上下文窗口爆表；视觉模式下，轻松handle 20x压缩（准确率85%+）。不过缺点是高分辨率下GPU饿（A100单卡日产20万页数据还行，但本地跑需优化）。总的，视觉更保真，像给AI戴了副高清眼镜——高效，但得适应看图识字的新范式。这模型不只变OCR，更在重塑AI感官，从读到看。未来？眼睛主导世界，token时代退场。你们怎么看？DeepSeek会是下一个LLaMA吗？[并不简单]#ai生活指南##ai创造营#

3. 以前咱们处理 PDF 或者线上文档，总遇到识别不准、重复出错的问题，现在 DeepSeek 这次放出的 OCR2 模型，这个模型用了新的编码器和因果流技术，准确率直接冲到 91.09%，重复率也降了，以后不管是扒合同、录发票，还是整理线上资料，都能省心一大截。对普通开发者和中小企业来说，这波开源等于直接拿到了免费的神器，不用自己砸钱搞研发，就能用上顶尖的文档处理能力，能省不少成本。而且它还推动了 AI 视觉和硬件的融合，手机、扫描仪这些设备以后的识别能力肯定会越来越强，我感觉很快就能在各种工具里看到它的影子。 #DeepSeek开源OCR2新模型#

4. 电脑必备的15个宝藏工具网站，全部免费！

5. 我也学会开源了，哈哈。第一个Skill是我从B站up主那里拿来的。我自己做了剩下几个好用的skill，分享给大家。直接把链接放到 TRAE 对话里，说帮我安装这些skill就好了。那个skill creator是 Anthropic 发布skill 基础上改的，更适合小白使用。网页链接技能模块 (skills)rag-skill：智能本地知识库检索助手，支持多格式文件的高效问答支持Markdown、PDF、Excel等多种文件格式采用分层索引和渐进式检索技术包含PDF处理、Excel分析等参考文档skill-creator：技能创建指南，用于扩展TREA能力的模块化工具提供技能创建的核心原则和最佳实践包含初始化、编辑、打包技能的脚本提供工作流和输出模式的参考文档task-decomposition-skill：任务拆解框架，将复杂任务拆分为可执行的子任务核心改进：增加意图分析和用户确认环节四阶段流程：意图分析 → 澄清确认 → 任务拆解 → 拆解确认支持五种任务类型：创作型、技术型、学习型、项目型、研究型核心理念：慢即是快，先理解用户意图再拆解disk-monitor-skill：系统磁盘监控与智能清理工具提供完整的磁盘空间监控、缓存清理和安全防护功能支持微信、有道笔记等应用缓存清理包含AI CLI安全使用指导md-to-pdf：Markdown文件转PDF工具将MD文件转换为格式美观的PDF文档支持中文、表格、列表等格式适用于批量转换MD文件

6. #老板问为什么pdf转word跟没转一样#在线工具ILovePDF操作简单，拖入文件点转换就行，转简历和简单合同，中文排版能保住，不过免费版一天最多用2次，单个文件不超15MB。电脑端的ComPDFKit完全免费，转文件时文字、表格、图片位置还原得准，我转带图表报告都没怎么错位，很实用。

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13. #DeepSeek开源OCR2新模型#客观说，DeepSeek这次的OCR2新模型确实有实打实的进步。核心升级还是挺戳我们需求的，之前用OCR识别PDF、复杂表格，要么读得颠三倒四，要么老重复内容，改起来费劲。这次新模型换了架构，确实能感觉出来它能按意思梳理内容，跟人读东西似的，准确率也提了3个多百分点，重复的情况也少了。关键还开源了，不管是干活儿用还是开发者拿去改，都挺方便。不过要是遇到模糊图片、奇怪字体，能不能一直这么稳还不好说，得看实际用下来的情况。但总的来说，这升级确实解决了不少实际问题。

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16. 上周 DeepSeek-OCR 这个开源项目，在全球爆火，当人们都震惊于 DeepSeek 团队的创新能力之际的时候，一个哥们竟然基于这个开源项目做出了一个高质量的 PDF 文档转 Markdown 文件的开源工具：DeekSeek-OCR---Dockerized-API 。它不仅能高效地将 PDF 转换为 Markdown 格式，还能够完美保留原始文档结构，并自动提取文档中的图片。主要功能特性如下：- 高质量的 OCR 识别：利用 DeepSeek-OCR 模型，该工具能够准确识别 PDF 中的文本内容，几乎没有错漏，确保了文档转换后的高精度。- 保留原始格式结构：转换后的 Markdown 文件不仅保留了原 PDF 的排版格式，还能处理文档中的复杂结构，像表格、标题、段落等都能准确呈现。- 图片提取与嵌入：该工具不仅支持文本提取，还能自动识别 PDF 中的图片，并将其提取出来，以 Markdown 格式进行嵌入，确保图文并茂。- 批量处理支持：对于需要处理大量 PDF 文件的用户，该工具提供了批量转换的功能，大大提高了工作效率。- 自定义提示词处理：用户还可以根据自己的需求设置自定义提示词，调整 OCR 提取的准确性和样式，以适应不同的文档类型。如果您常常需要处理 PDF 文件，特别是那些包含文本和图片的文档，DeepSeek-OCR 转 Markdown 工具无疑是一个高效的选择。它不仅能保留文档格式和提取图片，还支持批量处理、OCR 提取和自定义设置，帮助您快速将 PDF 文档转化为 Markdown 格式，并可通过 Docker 部署和 API 集成进行灵活应用。开源项目地址：github.com/Bogdanovich77/DeekSeek-OCR---Dockerized-API#AI创造营##开源项目#

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19. Chandra OCR开源发布，具备强大功能和广泛应用潜力：- 支持完整版面信息解析，能识别并标注图片、图表- 优秀的手写体、表格和表单识别能力- 兼容transformers和vLLM架构，易于集成和扩展获取方式：- Huggingface仓库：huggingface.co/datalab-to/chandra- Github代码库：github.com/datalab-to/chandra- 在线演示体验：www.datalab.to/playground（推荐平衡模式）- 通过Datalab API调用，支持balanced和accurate两种模式快速上手：```bashpip install chandra-ocr chandra_vllmchandra input.pdf ./output```更多细节见官方仓库。性能与对比：- 在olmocr基准测试中优于Deepseek OCR，展现出更高准确率- 相较Marker OCR，Chandra更擅长复杂格式和整体排版，但速度稍慢- 支持多语言（基于Surya语言支持），但对部分低资源语言仍有提升空间已知限制：- 纯数学公式识别尚不及Marker- 旋转页面识别准确度下降- 部分低资源语言效果欠佳未来计划：- 持续优化模型精度和性能- 量化与加速支持，提升推理速度- 扩展语言和用例覆盖

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23. AI 时代，所有的信息最终都会变成一种格式：Markdown。不管是 PDF、Word 文档、Excel 表格，还是图片里的文字，AI 要处理它们，第一步都是先转成结构化的纯文本。而 Markdown 就是目前最通用的中间格式。你跟 AI 打交道越多，就越会发现，Markdown 几乎无处不在。推荐一个很实用的小工具：markdown.new。打开浏览器直接访问这个网址就能用，不需要注册，不需要登录。它能把以下这些格式的文件一键转成 Markdown：PDF、DOCX、ODT 这类文档，Excel、Numbers、CSV 这类表格，甚至图片也可以，它会用 AI 驱动的 OCR 识别图片里的文字，然后自动转成 Markdown 格式。如果你经常需要把各种文件喂给 AI 处理，这个工具能帮你省掉不少格式转换的麻烦。收藏一下，迟早用得上。#科技先锋官##How I AI# 默庵·超级个体的微博视频

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