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发现 OCR 这个赛道真卷，隔三差五就有新工具出来超越现有的 OCR 工具，这次轮到 MonkeyOCR 登场，对复杂文档解析又快又准。

仅仅 3B 参数，性能超越 Gemini 2.5 Pro 等闭源模型，不仅能精确识别文字、公式和表格，还能保持原有的文档结构和布局关系。

GitHub: https://github.com/Yuliang-Liu/MonkeyOCR

模型下载：huggingface.co/echo840/MonkeyOCR

主要特性：

- 支持中英文多种文档类型解析，包括学术论文、教科书、财务报告等

- 公式识别准确率比传统工具提升 15.0%，表格处理提升 8.6%

- 处理速度达到 0.84 页/秒，比同类工具快 30% 以上

- 3B 参数模型性能超越 Gemini 2.5 Pro 等大型闭源模型

- 支持 PDF 和图片格式输入，输出 Markdown 格式文档

目前模型及代码均已开源，并且提供了在线体验 Demo，感兴趣的同学可以测试下效果。

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https://weibo.com/5722964389/Pw3Nqgcwc

苹果开源了一个可在 macOS 系统上高效运行 Linux 容器的工具：container。

基于 Swift 原生开发并针对苹果芯片深度优化，完全兼容 OCI 标准容器镜像，可以直接拉取任何标准容器仓库的镜像并运行。

GitHub: https://github.com/apple/container

主要特性：

- 创建和管理轻量级 Linux 容器虚拟机

- 支持从任何标准容器仓库拉取镜像运行

- 构建和推送 OCI 兼容的容器镜像

- 针对 Apple Silicon 芯片性能优化

- Swift 原生实现，系统集成度更高

- 完整的容器生命周期管理功能

提供开箱即用的安装包，可在项目的发布页面下载，双击安装即可使用。

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GitHub 上一份精心整理的大语言模型微调学习资源：Awesome LLMs Fine-Tuning，为我们提供了完整的微调学习资源库。

从开源实用工具到学术论文的各类资源，并且按照教程、工具、书籍、框架、最佳实践等分类整理。

GitHub: https://github.com/Curated-Awesome-Lists/awesome-llms-fine-tuning

主要内容：

- 开源工具：AutoTrain、LLaMA-Factory、H2O LLM Studio 等实用工具

- 文章教程：从入门指南到高级技巧的完整学习路径

- 在线课程：Coursera、Udemy 等平台的专业课程推荐

- 学术论文：QLoRA、LoRA 等前沿研究成果汇总

- 实用工具：PEFT、Ludwig AI 等微调框架和软件

- 视频资源：包含 Andrej Karpathy 等专家的讲解视频

对于想要系统学习 LLM 微调技术的开发者来说，这个项目是个不错资源。

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GitHub 上一个按公司分类整理好的 Leetcode 题目资源库：Leetcode Company wise Problems Lists，专为准备技术面试的开发者收集。

通过收集 LeetCode Premium 上按公司标签分类的题目，涵盖 Meta、Amazon、Google 等 100+ 知名科技公司。

GitHub: https://github.com/liquidslr/leetcode-company-wise-problems

并且按照 30 天、60 天、90 天和全部时间进行分类整理成 CSV 文件，方便我们直接查看和使用。

项目一直在持续更新，最新收集的题目为 6 月 1 号，正准备面试的开发者可以 Star 收藏查看。

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https://weibo.com/5722964389/PvS3q9lql