# 2026-06-11 · `--transcribe-model` 整页转写 + 退化守卫(G8d 内嵌增量,域边界诚实记录)

## TL;DR

整页转写落地:`--transcribe-model models/unirec`——YOLO 分区 → XY-cut 区序 → 逐区 UniRec → 替换文本层(区域级定位,`group` 带读序,`source: "transcribe:unirec-0.1b"`)。**两个关键发现**:

1. **域内(中英)是质量升级**:chinese_scan 转写全文正确且**标点优于 PP-OCR**("上海、深圳" vs OCR 的"上海丶深圳")——B5"UniRec OCR 档"由此定案:`--transcribe-model` 就是中英扫描件的高质量档(换区域级 bbox);要行级定位用 `--ocr`,两档并存。
2. **域外(韩文)暴露 AR 通病并已加固**:评测集的 CJK 缺口文档恰好全是**韩文**,中英模型直接幻觉复读循环(同一短语 ×50),字符量门拦不住。新增**退化守卫** `looks_degenerate`(周期性重复检测:≥6 字相位重复 ≥4 连);守卫后韩文 4 页全部"保留确定性"、NID 逐字不变——**旗标域外安全无害化**。守卫同时加挂到表/公式路径(AR 模型共有的失败模式,便宜保险)。

⚠️ 诚实结论:**评测集的 CJK(韩文)缺口 UniRec 路线明确解不了**——仍属 VLM 服务域(Qwen2.5-VL 级,候 Ollama)或多语种小模型,plan 已记录。126 测试、clippy 0、默认路径零变化。

## 净负实验纪律的执行

首测三份韩文文档:normal_4pages 0.607→**0.005**(灾难)。按"实现-测量-回退/加固-记录"处置:不回退能力(域内价值实测存在),改为守卫加固 + 域边界文档化 + 评测复跑证明无害。幻觉的本质教训:**生成式模型的产出量会骗过任何体量门——必须检测"产出的形状"(重复周期)而非数量**。

## 边界

- 区域重叠可致个别行重复(chinese_scan 一处标题行两出)——后续可加相邻去重;
- 行级 bbox 让位区域级(转写的固有代价,模块 doc 写明);
- 触发是手动旗标;自动路由(页型判官)候 VLM。
