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PaddleOCR

·335 Wörter·2 min
GitHub Tool Open Source DevOps Python AI
Articoli Interessanti - Dieser Artikel ist Teil einer Serie.
Teil : GitHub - Tencent-Hunyuan/HunyuanOCR
Teil : Effektive Halfter für langlaufende Agenten Anthropic
Teil : GitHub - pixeltable/pixeltable: Pixeltable — Dateninfrastruktur, die einen deklarativen, inkrementellen Ansatz für multimodale KI-Arbeitslasten bietet
Teil : AI Erklärt - Stanford Forschungsarbeit.pdf - Google Drive
Teil : Wir stellen Olmo 3 vor, unsere nächste Familie vollständig offener, führender Sprachmodelle.
Teil : A2UI wird zu A2UI.
Teil : Nano Banana Pro macht Millionen von Innenarchitekten überflüssig. Ich lade meinen Grundriss hoch und es gestaltet das ganze Haus für mich und erzeugt sogar realistische Bilder für jeden Raum basierend auf den Abmessungen.
Teil : Wie man Videos mit Segment Anything 3 (SAM3) segmentiert
Teil : Vorstellung von MagicPath, einer unendlichen Leinwand zum Erstellen, Verfeinern und Erkunden mit KI
Teil : Nano Banana Pro ist verrückt
Teil : Als Nächstes… Präsentationsfolien! Wandeln Sie Ihre Quellen in ein detailliertes Deck zum Lesen ODER einen Satz präsentationsbereiter Folien um.
Teil : Präsentationen — Benedict Evans
Teil : Nano Banana Pro: Gemini 3 Pro Bildmodell von Google DeepMind
Teil : GitHub - GibsonAI/Memori: Open-Source-Speicher-Engine für LLMs, KI-Agenten & Multi-Agenten-Systeme
Teil : GitHub Projects Community (@GithubProjects) auf X
Teil : Ich beginne, mir die Gewohnheit anzueignen, alles (Blogs, Artikel, Buchkapitel, ...) mit LLMs zu lesen.
Teil : Liebe diese Einrahmung! Genau das bauen wir bei Weco: - du schreibst ein Bewertungsskript (dein Verifier) - Weco optimiert den Code iterativ gegen diese Bewertungssoftware 1
Teil : Superchargen Sie Ihre OCR-Pipelines mit Open Models
Teil : Ein Million-Schritt-LLM-Aufgabe mit null Fehlern lösen
Teil : [2511.10395] AgentEvolver: Auf dem Weg zu einem effizienten selbstentwickelnden Agentensystem
Teil : GitHub - rbalestr-lab/lejepa
Teil : Anwendungsfälle | Claude
Teil : Verbesserung des Frontend-Designs durch Fähigkeiten | Claude
Teil : Sim: Open-Source-Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von AI-Agenten-Workflows
Teil : Kontextabruf für KI-Agenten über Apps und Datenbanken
Teil : sagten, wir sollten die Tokenizer löschen
Teil : Du solltest einen Agenten schreiben · Der Fliegen-Blog
Teil : 🚀 Hallo, Kimi K2 Denken! Das Open-Source-Denkagentenmodell ist da!
Teil : Link zum Strix GitHub-Repo: (vergiss nicht, zu sternen 🌟)
Teil : Vielen Dank an Bharat, dass ihr der Welt gezeigt habt, dass ihr es tatsächlich könnt...
Teil : Dieser Claude Code-Aufruf verwandelt Claude Code buchstäblich in Ultradenken...
Teil : Wren AI | Offizieller Blog
Teil : Tongyi DeepResearch: Ein neues Zeitalter der Open-Source-AI-Forscher | Tongyi DeepResearch
Teil : Lehrpläne – Open-Source-Agenten-KI mit Tools, RAG und Multi-Channel-Einsatz
Teil : Offene Fähigkeiten
Teil : MiniMax-M2
Teil : AI Act Einzuginformationsplattform | AI Act Service Desk
Teil : eurollm.de
Teil : Vorstellung von Mistral AI Studio. | Mistral AI
Teil : OpenSnowcat - Unternehmensweite Plattform für Verhaltensdaten.
Teil : Dr. Milan Milanović (@milan_milanovic) auf X
Teil : Spieltheorie | Open Yale Courses
Teil : DeepSeek-OCR
Teil : Airbyte: Die führende Datenintegrationsplattform für ETL/ELT-Pipelines
Teil : Unternehmens Deep Research
Teil : Mir gefällt der neue DeepSeek-OCR-Paper ganz gut.
Teil : olmOCR 2: Belohnungen für Unit-Tests für Dokumenten-OCR | Ai2
Teil : Wir haben DeepSeek OCR verwendet, um alle Datensätze aus Tabellen/Diagrammen zu extrahieren.
Teil : Skripte, die ich geschrieben habe und die ich ständig benutze.
Teil : DeepSeek OCR - Mehr als OCR - YouTube
Teil : Wie man konsistente Klassifizierung von inkonsistenten LLMs erhält?
Teil : Produktion RAG: Was ich aus der Verarbeitung von über 5 Millionen Dokumenten gelernt habe
Teil : Stanfords KURSE SIND KOSTENLOS [2024 & 2025] ❯ CS230 - Deep Learning...
Teil : Stundenplan
Teil : Mache jede App für KI-Agenten durchsuchbar
Teil : PaddleOCR-VL: Verbesserung der mehrsprachigen Dokumentenverarbeitung durch ein 0,9 Milliarden Parameter umfassendes, ultra-kompaktes Vision-Sprache-Modell
Teil : Delfin: Dokumentenbildanalyse durch heterogenes Ankerprompting
Teil : Nanochat
Teil : ROMA: Rekursive Offene Meta-Agenten
Teil : NeuTTS Air
Teil : Cua: Open-Source-Infrastruktur für Computer-Nutzungs-Agenten
Teil : MCP Analytics- und Authentifizierungsplattform
Teil : Mein Trick für konsistente Klassifizierung von LLMs
Teil : Wenn du wie ich erst spät auf das Thema "Gedächtnis in KI-Agenten" aufmerksam geworden bist, empfehle ich, 43 Minuten zu investieren, um dieses Video anzusehen.
Teil : DeepLearning.AI: Starten oder Fortschreiten Sie Ihre Karriere in KI
Teil : Claude Code Best Practices | Code mit Claude - YouTube
Teil : EU-gefördertes TildeOpen LLM liefert europäischen Durchbruch bei KI für mehrsprachige Innovation | Gestaltung der digitalen Zukunft Europas
Teil : Der RAG-Nekrolog: Getötet von Agenten, begraben von Kontextfenstern
Teil : Anthropic veröffentlicht Claude Sonnet 4.5 in neuestem Versuch, die Vorherrschaft bei KI-Agenten und Programmierung zu erringen
Teil : RAG-Anything: All-in-One RAG-Framework
Teil : RAGLight
Teil : Verwandelt Codebasis in einen einfachen Tutorial mit KI
Teil : Wieder das Exponentielle nicht verstehen
Teil : Prompt Packs | OpenAI Academy --- **Willkommen bei den Prompt Packs der OpenAI Academy!** Hier finden Sie eine Sammlung von sorgfältig kuratierten Prompt-Packs, die Ihnen helfen, das volle Potenzial von Sprachmodellen zu nutzen. Diese Packs sind so gestaltet, dass sie Ihnen bei verschiedenen Aufgaben und Anwendungen unterstützen, sei es für kreative Schreibprojekte, technische Dokumentationen oder die Erstellung von Inhalten für soziale Medien. --- **Warum Prompt Packs verwenden?** Prompt Packs bieten eine strukturierte und effiziente Möglichkeit, Sprachmodelle zu nutzen. Sie sparen Zeit und Mühe, indem sie vorgefertigte Prompts bereitstellen, die auf bewährten Methoden und Best Practices basieren. Egal, ob Sie ein Anfänger oder ein erfahrener Benutzer sind, diese Packs bieten wertvolle Ressourcen, um Ihre Produktivität zu steigern und die Qualität Ihrer Ausgaben zu verbessern. --- **Wie funktionieren Prompt Packs?** Jedes Prompt Pack enthält eine Reihe von Prompts, die speziell für bestimmte Anwendungen oder Aufgaben entwickelt wurden. Diese Prompts sind so gestaltet, dass sie das Sprachmodell anleiten, die gewünschten Ergebnisse zu erzeugen. Sie können die Prompts an Ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen und so die Leistung des Modells optimieren. --- **Verfügbare Prompt Packs** - **Kreatives Schreiben**: Entdecken Sie Prompts, die Ihnen helfen, Geschichten, Gedichte und andere kreative Texte zu erstellen. - **Technische Dokumentation**: Nutzen Sie Prompts, die speziell für die Erstellung technischer Dokumentationen, Handbücher und Anleitungen entwickelt wurden. - **Soziale Medien**: Erstellen Sie ansprechende Inhalte für soziale Medien mit Prompts, die auf Engagement und Reichweite optimiert sind. - **Marketing und Werbung**: Entwickeln Sie überzeugende Marketingtexte und Werbekampagnen mit gezielten Prompts. - **Bildung und Lernen**: Nutzen Sie Prompts, die Ihnen helfen, Lernmaterialien, Quizfragen und Lernpläne zu erstellen. --- **Erstellen Sie Ihr eigenes Prompt Pack** Sie können auch Ihre eigenen Prompt Packs erstellen und mit der Community teilen. Nutzen Sie die Flexibil
Teil : AI-Forscher: Autonome wissenschaftliche Innovation
Teil : Kontexttechnik für KI-Agenten: Lehren aus dem Bau von Manus
Teil : AgenticSeek: Private, Lokale Alternative zu Manus
Teil : Lerne auf deine Weise
Teil : Qwen-Bild-Bearbeitung-2509: Unterstützung für mehrere Bilder, verbesserte Konsistenz
Teil : Qwen-Bild
Teil : Vorstellung von Tongyi Deep Research
Teil : 💾🎉 Kopierparty
Teil : KI-Engineering-Hub
Teil : Tiefes Gespräch
Teil : ibm-granite/granite-docling-258M · Hugging Face
Teil : Google hat gerade einen 64-seitigen Leitfaden zum Aufbau von KI-Agenten veröffentlicht.
Teil : Opcode - Der elegante Desktop-Begleiter für Claude Code
Teil : NocoDB Cloud
Teil : Eine Schritt-für-Schritt-Implementierung der Qwen 3 MoE Architektur von Grund auf
Teil : MemoRAG: Auf dem Weg zur nächsten Generation von RAG durch erinnerungsbasierte Wissensentdeckung
Teil : AI zur Steuerung deines Browsers aktivieren 🤖
Teil : Gesamte monatliche Fahrstrecke der Fahrgäste in den fahrerlosen Taxis in Kalifornien - Our World in Data
Teil : Ein Muss für Vibe-Coder
Teil : Riesige Marktchance für KI im Jahr 2025
Teil : Der Anthropische Wirtschaftliche Index Anthropic
Teil : dots.ocr: Mehrsprachige Dokumentenlayout-Analyse in einem einzigen Vision-Sprache-Modell
Teil : Dieser Artikel
Teil : DeepSite v2 - ein Hugging Face Space von enzostvs
Teil : Wie man Claude Code Subagenten verwendet, um die Entwicklung zu parallelisieren
Teil : Zeige HN: CLAVIER-36 – Eine Programmierumgebung für generative Musik
Teil : Kleine Modelle sind die Zukunft der agentischen KI
Teil : Kimi K2: Offene Agentische Intelligenz
Teil : Vorstellung von Qwen3-Max-Vorschau (Instruct)
Teil : Wissenschaftliches Papier Agent mit LangGraph
Teil : Anthropics interaktiver Tutorial zur Prompt-Engineering
Teil : RAGFlow
Teil : swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face
Teil : Eine Schriftart aus meiner Handschrift erstellen · Chameth.com
Teil : SurfSense wird zu SurfSense.
Teil : LoRAX: Multi-LoRA-Inferenzserver, der auf Tausende feinabgestimmter LLMs skaliert
Teil : NextChat
Teil : Das LLM Red Teaming Framework
Teil : Colette - sie erinnert uns sehr an Kotaemon
Teil : Memvid
Teil : VibeVoice: Ein Open-Source Text-to-Speech Modell an der Frontier
Teil : A-MEM: Agentische Speicher für LLM-Agenten
Teil : Mem0: Produktionstaugliche KI-Agenten mit skalierbarem Langzeitgedächtnis erstellen
Teil : Apertus 70B: Wirklich offen - Schweizer LLM von ETH, EPFL und CSCS
Teil : Menschenschicht
Teil : Seitenindex: Dokumentenindex für auf Begründung basiertes RAG
Teil : DeepSeek auf 96 H100 GPUs einsetzen
Teil : Claude Code: Ein hochgradig agentischer Codierungsassistent - DeepLearning.AI
Teil : DyG-RAG: Dynamische Graphenabfrage-unterstützte Generierung mit ereigniszentriertem Schließen
Teil : [2508.15126] aiXiv: Ein Ökosystem für offenen Zugang der nächsten Generation für wissenschaftliche Entdeckungen, erzeugt von KI-Wissenschaftlern
Teil : Alexander Kruel - Links für den 24. August 2025
Teil : DSPy
Teil : KI-Agenten für Anfänger - Ein Kurs
Teil : Claude Code zu meinem besten Design-Partner machen
Teil : Wie man einen Codierungsagenten baut
Teil : Tiledesk Design Studio
Teil : Ein Großes Sprachmodell (Von Grund Auf) Bauen
Teil : Datenformulator: Erstellen Sie reiche Visualisierungen mit KI
Teil : Browser-Nutzung/Web-Oberfläche
Teil : Casper Capital - 100 AI-Tools, die Sie 2025 nicht ignorieren können...
Teil : Sprechend
Teil : CS294/194-196 Agenten für große Sprachmodelle | CS 194/294-196 Agenten für große Sprachmodelle
Teil : Zeige HN: Whispering – Open-source, lokal-first Diktat, dem man vertrauen kann
Teil : Fallinorg v1.0.0-Beta
Teil : dokieli
Teil : PapierETL
Teil : Papiere automatisch mit LLMs annotieren
Teil : Mein AI hatte den Code bereits repariert, bevor ich es sah.
Teil : Llama-Scan: PDFs in Text umwandeln mit lokalen LLMs
Teil : Claudia – Desktop-Begleiter für Claude-Code
Teil : Zeige HN: Fallinorg - Offline Mac-App, die Dateien nach Bedeutung organisiert
Teil : Focalboard
Teil : Elysia: Agentisches Framework, angetrieben durch Entscheidungsbäume
Teil : LangExtract Langextraktion
Teil : MCP-Nutzung
Teil : +1 für "Kontext-Engineering" statt "Prompt-Engineering"
Teil : Das Rennen um den kognitiven Kern von LLM
Teil : Mit AI arbeiten: Die beruflichen Implikationen von generativer KI messen
Teil : Delfin: Dokumentenbildanalyse durch heterogenes Ankerprompting
Teil : Prava - GPT‑5 das Benutzen eines Computers beibringen
Teil : InstaVM - Plattform für sichere Codeausführung
Teil : Das.
Teil : Litestar lohnt einen Blick.
Teil : Jobs bei Kaizen | Y Combinator
Teil : Launch HN: Lucidic (YC W25) – AI-Agenten in der Produktion debuggen, testen und bewerten
Teil : Einführung von Pay-per-Crawl: Ermöglicht es Inhaltsbesitzern, AI-Crawler für den Zugriff zu berechnen
Teil : Agentic Design Patterns - Google Dokumente
Teil : Routine: Ein Strukturplanungsrahmen für ein LLM-Agentensystem im Unternehmen
Teil : Qwen3-Coder: Agentisches Programmieren in der Welt
Teil : FutureHouse Plattform
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Teil : AI-Gesetz, es gibt den Verhaltenskodex für einen verantwortungsvollen und erleichterten Ansatz für KMUs - Cyber Security 360
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#### Quelle

Typ: GitHub Repository
Original Link: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
Veröffentlichungsdatum: 2025-09-14

Zusammenfassung
#

WAS - PaddleOCR ist ein Toolkit für OCR und Parsing von mehrsprachigen Dokumenten, basierend auf PaddlePaddle. Es unterstützt über 80 Sprachen, bietet Annotations- und Datensynthese-Tools und ermöglicht das Training und Deployment auf Servern, mobilen Geräten, eingebetteten Systemen und IoT-Geräten.

WARUM - Es ist für das AI-Geschäft relevant, da es End-to-End-Lösungen für die Dokumenten-Extraktion und -Intelligenz bietet, wodurch die Genauigkeit und Effizienz der Texterkennungsprozesse verbessert werden.

WER - Die Hauptakteure sind PaddlePaddle, eine Community von Entwicklern und Nutzern, die zum Projekt beitragen, sowie verschiedene Wettbewerber im OCR-Sektor.

WO - Es positioniert sich auf dem Markt als führende Lösung für OCR und Dokumenten-Parsing, integriert in das AI-Ökosystem von PaddlePaddle.

WANN - Es ist ein etabliertes Projekt, mit einer Version 3.2.0, die 2025 veröffentlicht wurde, und es entwickelt sich weiter mit regelmäßigen Updates.

GESCHÄFTLICHE AUSWIRKUNGEN:

  • Chancen: Integration in Dokumentenmanagementsysteme zur Verbesserung der Datenextraktion und -analyse. Möglichkeit, fortschrittliche OCR-Dienste für Kunden anzubieten.
  • Risiken: Wettbewerb mit bestehenden kommerziellen Lösungen. Notwendigkeit, technologisch auf dem neuesten Stand zu bleiben, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
  • Integration: Kann in den bestehenden Stack integriert werden, um die OCR- und Dokumenten-Parsing-Fähigkeiten zu verbessern.

TECHNISCHE ZUSAMMENFASSUNG:

  • Core-Technologiestack: Python, PaddlePaddle, PP-OCRv5-Modelle, PP-StructureV3, PP-ChatOCRv4.
  • Skalierbarkeit: Unterstützt Deployment auf verschiedenen Geräten, einschließlich Server, mobile Geräte, eingebettete Systeme und IoT.
  • Technische Differenzierer: Hohe Genauigkeit, mehrsprachige Unterstützung, Annotations- und Datensynthese-Tools, Integration mit dem PaddlePaddle-Framework.

Anwendungsfälle
#

  • Private AI Stack: Integration in proprietäre Pipelines
  • Client Solutions: Implementierung für Kundenprojekte
  • Development Acceleration: Reduzierung der Time-to-Market für Projekte
  • Strategische Intelligenz: Input für die technologische Roadmap
  • Wettbewerbsanalyse: Überwachung des AI-Ökosystems

Ressourcen
#

Original Links #

Artikel empfohlen und ausgewählt vom Human Technology eXcellence Team, erstellt mit KI (in diesem Fall mit LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) am 2025-09-14 15:36 Originalquelle: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR

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Teil : Agentic Design Patterns - Google Dokumente
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Teil : Qwen3-Coder: Agentisches Programmieren in der Welt
Teil : FutureHouse Plattform
Teil : Voxtral | Mistral KI
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