它的目标不是做“又一个 OCR 工具”，而是把中文 PDF / DOCX稳定转换成适合RAG、知识库、Agent使用的结构化内容。PDF / DOCX 解析输出标题层级恢复页眉页脚过滤简单多栏阅读顺序恢复表格抽取与表格上下文绑定多页连续表格合并弱边框文本表格识别可运行 benchmark 与 reference eval中文世界并不缺“能识别文字”的工具，缺的是“能把复杂文档真正还原成可用结构”的

文章摘要： 2026年AI领域最前沿方向聚焦于世界模型（World Model）和具身智能（Embodied AI），两者结合推动AI从数字空间跨越到物理世界。世界模型的核心是模拟物理动态，如Google的Genie 3能生成可交互的3D环境，而语言模型（LLM）仅基于文本预测，缺乏物理直觉。LeCun提出的JEPA框架强调在抽象表征层面预测未来，而非像素层面。当前技术分为三大流派，融合视觉、语言

摘要 2026年被称为AI Agent元年，80%的企业已采用Agent技术。本文系统性介绍了AI Agent的开发实践： 行业背景：大模型技术从问答发展到自主执行任务阶段，2026年因模型能力提升、协议成熟、成本下降而成为Agent落地关键年。 核心架构：AI Agent由四大模块组成： 感知模块（理解用户意图） 规划模块（任务分解与决策） 记忆系统（短期/长期记忆存储） 工具调用（API/代码

本文全面解析2026年AI Agent开发的核心技术与实践。从Agent与Chatbot的本质区别切入，揭示其"感知-决策-执行"闭环特性。重点阐述MCP协议标准化、工具调用实战、多Agent协作框架（CrewAI/AutoGen/LangGraph）以及生产级部署方案。通过代码示例展示Agent如何整合搜索、文件读写等工具链，并分析记忆机制与评估方法论。最后展望2026年Agent生态趋势，指出

摘要（149字） Anthropic的Claude系列通过Constitutional AI重构AI安全范式，从Claude 1（2023）到最新Fable 5（2026.06）持续演进。核心特色包括：安全优先的设计理念、三层级模型架构（Haiku/Sonnet/Opus）、长上下文处理（200K tokens）和多模态能力。Claude 3首次全面超越GPT-4，Claude 4系列强化智能体支

本文探讨了代码大模型的底层技术及其在AI编程领域的革命性影响。文章首先分析了代码与自然语言的本质差异，指出代码具有严格的语法结构和高信息密度等特点。随后梳理了代码大模型的发展历程，从2021年GitHub Copilot的诞生到2026年OpenCode的崛起，展示了关键技术突破的演进路线。 文章重点解析了代码大模型的三大核心技术：Fill-in-the-Middle(FIM)训练技术，使模型能在

> 一篇被480万人围观的实战教程，带你从零吃透2026年最火的终端AI编程Agent。> 本文同步跟进2026年7月最新技术：Skill系统、MCP集成、CLAUDE.md、十大封神Skill、与Cursor/Windsurf/国产工具横评，全程可运行代码。

摘要 2026年7月10日，OpenAI宣布Codex独立客户端正式退役，其功能全部整合进ChatGPT桌面端。这标志着Codex从独立产品转变为ChatGPT的一个模式，完成了从代码模型（2021年）到独立IDE（2024年）再到"三合一超级客户端"的演进。新版ChatGPT桌面端提供三种模式：对话（Chat）、办公自动化（Work）和编程（Codex），其中Codex模式完整继承了原客户端的项

OpenAI在2026年7月突然发布GPT-5.6，推出Sol/Terra/Luna三档模型，覆盖旗舰到轻量需求。基于GPT-6"Spud"缩水版基座（4T参数），5.6版本采用MoE架构实现性能分级：Sol（$5/百万token）专注复杂推理，Terra（$2.5/百万）平衡日常任务，Luna（$1/百万）优化高频轻量场景。完整版GPT-6采用6T参数MoE架构，仅激活10-15%参数，配合Sy

多模态大模型实战：从CLIP到LLaVA再到GPT-4V的架构演进 摘要：随着AI技术的发展，多模态能力已成为2026年AI应用的标配。本文系统梳理了多模态大模型的技术演进路径，从CLIP的图文对齐、LLaVA的视觉指令微调，到GPT-4V的原生多模态架构。文章深入解析了多模态的三大核心能力（理解、对齐、生成），对比了单模态与多模态模型的差异，并详细介绍了CLIP的双塔对比学习架构及其在零样本分类