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dschlueter	2478bc5cb9	feat: 0.4.0 – mehrzeilige Normalform, erstes ganzes PDF-Buch Normalform (Göllmann, 400 Formeln: +17 automatisch, weiterhin 0 falsch): - mehrzeilige Formeln gleich bei gleichen Zeilen, egal in welchem Rahmen (aligned/&/\\, cases = \left\{array\right. = \left\{aligned\right.), leere letzte Zeile zählt nicht; Matrizen behalten & als Spaltentrenner - Argumente nach Argumentzahl des Befehls (t^{2}\,{\sqrt{2}} = t^2\sqrt{2}) - \cdot\cdot\cdot = \dots, \root3\of{x} = \sqrt[3]{x}, \left./\right. entfallen, \cfrac = \frac; wörtliche \n aus Modellantworten werden zu Leerraum Gemessen und abgeschaltet bzw. verworfen: - Strukturvergleich mit sympy (structure.py, optional, FORMULA_STRUCTURAL=1): nach der neuen Normalform kein Gewinn mehr - Bild-Schiedsrichter (verify.image_arbiter, arbiter=0): der gemeinsame Fehler \mathcal{E}_r bekam Beleg 7,2 – Abstand zu knapp - Prompt-Stilvorgabe: kein Gewinn, Prompt-Version bleibt 2 Ganzes PDF-Buch (Corral, Elementary Calculus): 429 von 1123 automatisch. - Bilder für die Modelle höchstens 1600 Pixel (Qwen lehnte große ab), Bildvergleich nur bis 4 MP (ganzseitige Abbildung brachte ihn zum Absturz) - fehlgeschlagene Modellanfragen werden wiederholt - pix2text: \cfrac -> \dfrac (Pandoc kennt \cfrac nicht) Werkzeuge: tools/buch_bericht.py (Ergebnisseite eines Buchs), tools/vergleich_bericht.py (Vorher/Nachher), regeltest --refresh/--arbiter, calibrate misst Schiedsrichter und strukturelle Treffer. Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>	2026-10-09 22:30:15 +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

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dschlueter

2478bc5cb9

feat: 0.4.0 – mehrzeilige Normalform, erstes ganzes PDF-Buch

Normalform (Göllmann, 400 Formeln: +17 automatisch, weiterhin 0 falsch):
- mehrzeilige Formeln gleich bei gleichen Zeilen, egal in welchem Rahmen
  (aligned/&/\\, cases = \left\{array\right. = \left\{aligned\right.),
  leere letzte Zeile zählt nicht; Matrizen behalten & als Spaltentrenner
- Argumente nach Argumentzahl des Befehls (t^{2}\,{\sqrt{2}} = t^2\sqrt{2})
- \cdot\cdot\cdot = \dots, \root3\of{x} = \sqrt[3]{x}, \left./\right. entfallen,
  \cfrac = \frac; wörtliche \n aus Modellantworten werden zu Leerraum

Gemessen und abgeschaltet bzw. verworfen:
- Strukturvergleich mit sympy (structure.py, optional, FORMULA_STRUCTURAL=1):
  nach der neuen Normalform kein Gewinn mehr
- Bild-Schiedsrichter (verify.image_arbiter, arbiter=0): der gemeinsame
  Fehler \mathcal{E}_r bekam Beleg 7,2 – Abstand zu knapp
- Prompt-Stilvorgabe: kein Gewinn, Prompt-Version bleibt 2

Ganzes PDF-Buch (Corral, Elementary Calculus): 429 von 1123 automatisch.
- Bilder für die Modelle höchstens 1600 Pixel (Qwen lehnte große ab),
  Bildvergleich nur bis 4 MP (ganzseitige Abbildung brachte ihn zum Absturz)
- fehlgeschlagene Modellanfragen werden wiederholt
- pix2text: \cfrac -> \dfrac (Pandoc kennt \cfrac nicht)

Werkzeuge: tools/buch_bericht.py (Ergebnisseite eines Buchs),
tools/vergleich_bericht.py (Vorher/Nachher), regeltest --refresh/--arbiter,
calibrate misst Schiedsrichter und strukturelle Treffer.

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2026-10-09 22:30:15 +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.

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2026-10-07 05:01:27 +02:00