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dschlueter	6373db73a4	feat: Formeln im Fließtext (pdf2md --formulas), etwa dreimal schneller ... - pdf2md-Formelliste lesen: jede Formel mit Seite/Rechteck/PDF-Text, 300-dpi-Bild - eingebettete Formeln: Satzzeichen am Ende abgetrennt, als Text dahinter (final_suffix) - Normalform: \underset-Grenzwerte, Gleichungsnummer als \tag, \textbf, \cfrac, wörtliches \n - Tempo: Verweis- und Ausschnitt-Cache, pix2text gebündelt nach Pixelbudget, Lesen und Prüfen überlappend (forkserver), Qwen 8 Plätze, Render-Vorfilter, kein neuer Scan, je Paket nur dessen Datensätze, Zeiten je Stufe - Bildprüfung: max. 1600 px Breite, 2,5 MP, Proportionen-Abbruch - gemessen und abgeschaltet: PDF-Textebene als Bestätigung (pdftext=0) - Corral 10 %: 79 % automatisch, Pilot 869 Formeln 70 → ~24 min Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>	2026-10-10 03:31:57 +02:00
dschlueter	388024a17b	feat: 0.2.0 – Konsens Qwen = Gemma = GLM als Standard, Gehrke komplett verarbeitet ... - Dritte Lesart (GLM-4.6V über OpenRouter, ohne Nachdenken) muss zustimmen; keine 2:1-Annahme; fehlender Schlusspunkt der dritten Lesart zählt nicht - run in Paketen zu 50 mit Statuszeile, beide lokalen Modelle parallel, GLM nur für Einige; nur die übernommene Lesart wird gegen das Bild geprüft - Bild-Veto: Ähnlichkeit >= 0,65, Schriftgrößen-Prüfung abgeschaltet - Antworten auf 800 Tokens begrenzt; Prompt-Version und Nachdenk-Einstellung im Cache-Schlüssel; Verfahrensversion für Prüfergebnisse - Behoben: Gleichungsnummern aus alten Lesarten ("(3.7)"), gleichzeitiges Speichern zweier Engines, Absturz bei Formeln ohne aktuelle Lesart - apply: deutsches Dezimalkomma 3{,}6; Review-Galerie zeigt aktuelle Lesarten - tools/vergleich.py auf Konsens-Ablauf umgestellt - Doku: README, BEDIENUNGSANLEITUNG, neues CHANGELOG Gehrke-Brückenkurs: 942 von 1505 Formelbildern automatisch ersetzt (63 %), 62 von 62 von Hand geprüften korrekt; Pandoc/MathML 945 von 945. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>	2026-10-07 07:58:16 +02:00
dschlueter	fe95cb572c	feat: Konsens zweier Bildmodelle als Entscheider, elastischer Bildvergleich ... Entscheidung (Standard: decide=consensus): - Zwei lokale Vision-Modelle (local: Qwen3-VL, local2: Gemma 4) lesen jedes Formelbild; angenommen wird nur bei inhaltlicher Übereinstimmung (Normalform oder Render-Gleichheit), Pandoc-Prüfung und grobem Bild-Veto - Optional dritte Lesart als Gegenprobe (require_third) bzw. Stichwahl - Fettdruck standardmäßig irrelevant (bold_relevant=0) - Token-Wahrscheinlichkeiten aus Logprobs (p_min, p_mean) statt Selbsteinschätzung; "Nachdenken" lokaler Modelle abgeschaltet (Gemma 4: ~10x schneller) - consensus.py: Normalform auf Baumbasis (Abstände, \left/\right, kursiv/aufrecht, Längenvarianten, Matrix-Umgebungen, TeX-Umlaute, \atop), Render-Vergleich Bildvergleich (Veto und Pixel-Modus decide=pixel): - Elastische Ausrichtung per DTW über Spalten und Zeilen; Dehnen kostet proportional zur Tinte, Varianten nutzen die Verzerrung des Kandidaten - Layouttreue Prüfvarianten, Äquivalenzklassen, rauschnormierter Kontrast Werkzeuge: calibrate --consensus, tools/vergleich.py (50er-Stichprobe mit Bildern), tools/konsens_bericht.py (Übersichtsseite); Ausgaben in vergleich/ (nicht versioniert) Messung Göllmann (2 x 150 Formeln, Fettdruck egal): Qwen = Gemma = GLM angenommen 61 % / 57 %, davon falsch 0; Qwen = Gemma allein: 1 bzw. 2 Fehler. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>	2026-10-07 05:01:27 +02:00