开源工具 Iris：OCR 加本地 LLM 修正扫描实验笔记
先了解这件事
patrickCNMartin 在 GitHub 开源发布 Iris，一款将扫描实验笔记（PDF、PNG、JPG）经 Chandra OCR 2 转为 markdown，再用 Ollama 运行的本地 LLM 修正 OCR 错误并把非英文内容翻译成英文的工具，全部本地运行，重跑可复用已有 OCR 结果。默认模型为 gemma4:12b，上下文窗口 64k tokens，超长输入会被拒绝而非截断。 使用限制：有上下文文档（.md 或 .lock）时用它补全数值，无上下文时独立修正；Chandra 权重约 10 GB，与 12B LLM 无法同时放入 24 GB 显存，作者称在 M4 上 LLM 读取速度约 100 tokens/s。Chandra 权重采用修改版 OpenRAIL-M 许可，研究、个人用途及融资或营收低于 200 万美元的初创公司可免费使用，更大规模的商业自托管需向 Datalab 获取许可。
AI 根据报道生成 · 16 小时前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
- GitHub · 去对齐工具与仓库Iris 发布：OCR + 本地 LLM 增强实验室笔记的工具
GitHub 上的开源工具 Iris 用 Chandra OCR 2 将扫描的实验笔记（PDF、PNG、JPG）转为 markdown，再由 Ollama 本地运行的 LLM 修正 OCR 错误并将非英文内容翻译成英文；有上下文文档（.md 或 .lock）时用它补全数值，无上下文时独立修正。默认模型 gemma4:12b，上下文窗口 64k tokens，Chandra 权重约 10 GB，与 12B LLM 无法同时放入 24 GB 显存，M4 上 LLM 读取速度约 100 tokens/s。全部本地运行，重跑可复用已有 OCR 结果。
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