Pandoc HTML解析器对`<style>`标签处理方式的优化
在文档格式转换工具Pandoc的最新开发版本中,开发团队修复了一个关于HTML解析的重要问题。这个问题涉及到HTML文档中<style>标签在<body>内的处理方式。
根据HTML5规范,<style>标签通常应该出现在文档的<head>部分。然而在实际的网页开发实践中,特别是在一些大型内容管理系统生成的页面中,开发者经常会将<style>标签直接放置在<body>内。虽然这种用法不符合HTML规范,但主流浏览器(包括Firefox、Chromium和Safari)都能够正确处理这种情况,将<style>标签视为不影响文本流的元素。
Pandoc之前的版本在处理这种情况时存在一个行为差异:当<style>标签出现在段落等内联上下文中时,解析器会错误地将其转换为换行符。例如对于HTML片段<p>A<style></style>B</p>,Pandoc会将其转换为两个独立的段落"A"和"B",而浏览器则会正常显示为连续的"AB"。
这个问题的修复体现了Pandoc团队对现实世界中HTML使用情况的深入理解。虽然从规范角度来说<style>在<body>内的使用是不规范的,但在实际应用中(特别是在一些大型知识库中)这种用法相当普遍。Pandoc选择优化解析器行为以更好地兼容这些实际用例,而不是严格坚持规范。
这一改动使得Pandoc在处理包含内联样式的大量知识库页面时能够产生更符合预期的输出结果。对于文档转换工具而言,在遵循标准与处理现实世界文档之间取得平衡是一个持续的过程,这次更新正是这种平衡的体现。
开发者在使用Pandoc进行HTML转换时,现在可以更放心地处理那些包含非标准但广泛使用的HTML结构的文档,特别是来自内容管理系统的文档。这一改进也展示了Pandoc作为文档转换工具对实际应用场景的适应能力。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00