# Changelog

## 0.4.0 – 2026-10-09

Bessere Normalform: Lesarten, die sich nur in der Schreibweise unterscheiden, gelten als gleich.
Göllmann (400 Formeln mit bekannter Lösung, gleiche Lesarten): **+17 automatisch, weiterhin 0 falsch**.

- **Mehrzeilige Formeln:** gleich bei gleichen Zeilen mit gleichen Zeichen, egal in welchem Rahmen
  (`aligned`/`gathered`/`split` mit `&` oder nur `\\`; `cases` = `\left\{array\right.` =
  `\left\{aligned\right.`); eine leere letzte Zeile zählt nicht. In Matrizen trennt `&` weiter Spalten.
- **Argumente nach Argumentzahl:** Eine Gruppe ist nur Argument, wenn der Befehl noch eines erwartet
  (`t^{2}\,{\sqrt{2}}` = `t^2\sqrt{2}`, `\Delta{x_{n}}` = `\Delta x_n`).
- **Weitere Gleichsetzungen:** `\cdot\cdot\cdot` und `...` = `\dots`, `\root3\of{x}` = `\sqrt[3]{x}`,
  `\left.`/`\right.` entfallen.
- **Messung genauer:** Der Wahrheitsvergleich nutzt dieselbe Normalform; richtige mehrzeilige Lesarten
  zählten bisher als falsch (pix2text allein richtig: Band 2 jetzt 45/50 und 47/50).
- **Ergebnis:** Band 1 89 % / 88 % automatisch (bisher 86 % / 85 %), Band 2 44 und 45 von 50 (bisher 39
  und 43), 0 falsch.
- **Strukturvergleich mit sympy** (`structure.py`, neu, optional, aus): gleicher unausgewerteter
  Ausdrucksbaum, nichts umgerechnet; Relationen nie an sympy, Zeichen durch Platzhalter geschützt.
  Brachte vor der neuen Normalform +1 Formel, danach nichts – `structural` = 1 bzw.
  `FORMULA_STRUCTURAL=1` schaltet ihn ein (`pip install sympy lark`).
- **Bild-Schiedsrichter** (`verify.image_arbiter`, gemessen, aus): bei „Qwen = Gemma gegen pix2text“
  entscheidet der Bildbeleg. +11 Formeln ab Schwelle 8, aber der gemeinsame Fehler `\mathcal{E}_r`
  bekam Beleg 7,2 – zu knapp. Einstellungen `arbiter`, `arbiter_margin`.
- **Prompt-Stilvorgabe** getestet und verworfen (Band 2: 44/44 statt 44/45; die Modelle schrieben nach
  `\\` ein wörtliches `\n`). Prompt-Version bleibt 2, gespeicherte Lesarten bleiben gültig.
- **Werkzeuge:** `tools/vergleich_bericht.py` (Vorher/Nachher-Seite zweier Läufe), `regeltest.py
  --refresh` (Engines trotz `--reuse` neu fragen) und `--arbiter`; `calibrate` misst den
  Schiedsrichter (Werte je Fall, Schwellen) und listet nur strukturell gefundene Übereinstimmungen;
  `tools/buch_bericht.py` (Ergebnisseite eines ganzen Buchs: jede Formel mit Original, gesetztem
  LaTeX, Status, Begründung und allen Lesarten, filterbar).
- **Erstes ganzes PDF-Buch** (Corral, *Elementary Calculus*, 346 Seiten, pdf2md): 1150 Ausschnitte,
  **429 automatisch ersetzt (37 %)**, 633 Review, 61 keine Formel. Gefundene und behobene Probleme:
  - pix2text schreibt hier Brüche als `\cfrac`: in der Normalform = `\frac`, beim Bereinigen zu
    `\dfrac` (Pandoc kennt `\cfrac` nicht und ließ die Formel als TeX-Text stehen).
  - Qwen und Gemma schreiben Zeilenumbrüche als wörtliches `\n` (`\begin{aligned}\n…`): wird zu
    Leerraum (`tex.fix_literal_newlines`), echte Befehle wie `\nu`, `\neq` bleiben.
  - 600-dpi-Ausschnitte bis 3800 × 2700 Pixel: Qwen lehnte sie ab („400 Bad Request“, Kontext voll),
    eine ganzseitige Abbildung (33 MP) brachte den Bildvergleich zum Absturz. Jetzt: Bilder für die
    Modelle höchstens 1600 Pixel lang, Bildvergleich nur bis 4 MP (größte übernommene Formel: 1,7 MP).
  - Fehlgeschlagene Modellanfragen werden beim nächsten Lauf wiederholt (zählten als „schon gefragt“).
  - Göllmann danach unverändert: 0 falsch.
  - Grenze: pdf2md schneidet in diesem Buch auch Merkkästen mit Text, Tabellen und ganze
    Herleitungsblöcke als „Formel“ aus; sie bilden den Großteil des Reviews.

## 0.3.0 – 2026-10-09

Neue Standardregel `p2t`: **pix2text liest zuerst, Qwen bestätigt, Gemma nur bei Uneinigkeit**; GLM (Cloud)
wird nicht mehr benutzt.

- **pix2text** (Formel-OCR MFR 1.5, ONNX) als Engine `p2t`, im Prozess, auf der GPU mit `onnxruntime-gpu`
  (`FORMULA_P2T_DEVICE`: `auto`, `cpu`, `cuda:N`). Allein am häufigsten richtig (Göllmann Band 1: 90 % /
  85 %) und am schnellsten (0,1 s/Formel auf der GPU, Qwen 0,7 s, Gemma 1,8 s).
- **Regel:** übernommen wird immer pix2texts Lesart (trifft den Fettdruck am besten), wenn Qwen sie
  bestätigt oder – nur bei Uneinigkeit gefragt – Gemma. Qwen und Gemma gemeinsam gegen pix2text gehen
  an einen Menschen (so kamen an Band 1 die gemeinsamen Fehler der beiden Bildmodelle durch). Der
  Schlusspunkt muss bestätigt sein. Bild-Veto und Pandoc wie bisher, geprüft auf pix2texts Lesart.
  Die alte Regel bleibt als `"consensus_rule": "vlm3"` in `workspace.json` wählbar.
- **pix2text-Ausgabe bereinigt:** Leerzeichen mit `post_process` aus pix2tex (installiert mit
  `--no-deps`), Fettschreibweisen `\mathrm{\boldmath~ x ~}` / `\mathrm{\bf~ r o t}` →
  `\boldsymbol{x}` / `\mathbf{rot}`. An 400 Lesarten geprüft: gleiches gesetztes Bild.
- **Normalform:** `\operatorname{l i m}` = `\lim`, `\ddot{u}` in Text = ü, `^{\prime}` = `'`,
  abschließendes `\\` vor `\end`, `\begin{array}[t]`, `\mathop{…}`.
- **calibrate:** beliebig viele Engines (`--engines`), Regel-Tabelle, `--reuse` rechnet aus einem
  früheren Bericht ohne Modellabfragen; wahre Formeln aus dem alt-Text werden bereinigt
  (einzeiliges `aligned`, `\mathop{}\!\mathrm{d}`, upgreek).
- **Werkzeuge:** `tools/zeittest.py` (Zeit und Trefferquote je Tool), `tools/regeltest.py` (Standardregel
  an Formeln mit bekanntem TeX, Seite zum Mitbeurteilen; `--reuse`, `--exclude`).
- **Messung:** Göllmann Band 1 (2 × 150) 86 % / 85 % automatisch, 0 falsch (bisher 78 % / 70 %);
  Band 2, zwei frische Stichproben zu 50: 78 % und 86 % automatisch, 0 falsch.

## 0.2.0 – 2026-10-07

Entscheider ist jetzt der **Konsens dreier Bildmodelle** statt eines Pixelvergleichs.

- **Annahmeregel:** jedes Zeichen richtig und an der richtigen Stelle; Abstände, Längen, Schriftgröße,
  kursiv/aufrecht und Fettdruck egal.
- **Konsens:** Qwen3-VL-30B-A3B (lokal) = Gemma-4-26B-A4B (lokal) = GLM-4.6V (OpenRouter, andere
  Modellfamilie); Pandoc muss die Formel umsetzen; grobes Bild-Veto (elastischer Vergleich,
  Ähnlichkeit ≥ 0,65). Bei 2:1 entscheidet ein Mensch.
- **`consensus.py`:** Normalform auf Baumbasis (Abstände, `\left`/`\right`, freistehende Klammern,
  `\vec`/`\overrightarrow`, `\frac`/`\dfrac`, `\iff`/`\Leftrightarrow`, Matrix-Umgebungen, TeX-Umlaute,
  `\atop`/`\substack`, kursiv/aufrecht, fett/normal) und Render-Gleichheit als Rückfallebene.
- **Engines:** zweite lokale Engine `local2`; Token-Wahrscheinlichkeiten aus Logprobs; Nachdenken
  abgeschaltet (Gemma ~10× schneller, GLM besser und ~25× billiger); Antworten auf 800 Tokens begrenzt;
  Prompt fragt ausdrücklich nach Fettdruck; Prompt-Version und Nachdenk-Einstellung im Cache-Schlüssel.
- **`run`:** in Paketen zu 50 mit Statuszeile; beide lokalen Modelle parallel; GLM nur für Einige;
  geprüft wird nur die übernommene Lesart; Prüfergebnisse mit Verfahrensversion.
- **Bildvergleich:** elastische Ausrichtung (DTW über Spalten und Zeilen, Dehnen kostet proportional zur
  Tinte); layouttreue Prüfvarianten und rauschnormierter Kontrast im Pixel-Modus (`decide=pixel`).
- **apply:** deutsches Dezimalkomma `3{,}6`.
- **Behoben:** Gleichungsnummern wurden aus alten, verworfenen Lesarten übernommen (erfundene „(3.7)“);
  sie kommen jetzt nur aus der übernommenen Lesart. Gleichzeitige Speicherungen zweier Engines sind
  abgesichert. Verify stürzte bei Formeln ohne aktuelle Lesart ab.
- **Werkzeuge:** `calibrate --consensus`, `tools/vergleich.py` (50er-Stichprobe mit Bildern),
  `tools/konsens_bericht.py`; Ausgaben in `vergleich/` (nicht versioniert).
- **Messung** (2 × 150 Formeln mit bekanntem TeX): 63–68 % automatisch, 0 falsch.
  Gehrke-Brückenkurs: 942 von 1505 automatisch (63 %), 62 von 62 geprüften korrekt.

## 0.1.0 – 2026-10-07

Erste Fassung: scan, recognize (ein Vision-Modell), verify mit Pixelvergleich und Kontrasttest gegen
Verwechslungsvarianten, Review-Galerie, apply/revert, calibrate. Sicher (0 Falsch-Annahmen), aber an
echten Büchern nur 1–2 % automatisch.