olmOCR 2 converts PDFs to Markdown with equations and tables

https://github.com/allenai/olmocr https://x.com/tom_doerr/status/2070665499873054942/photo/1

Detects multi-person body, hand, face, and foot keypoints

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose https://x.com/tom_doerr/status/2070945875648479532/photo/1

Modular GraphRAG implementation in Rust with WebGPU acceleration support.

https://github.com/automataIA/graphrag-rs https://x.com/tom_doerr/status/2070986480135151861/photo/1

High-performance automatic license plate recognition system

https://github.com/ankandrew/fast-alpr https://x.com/tom_doerr/status/2070927274820395465/photo/1

Un dropshipper de Estados Unidos repetía el mismo trabajo cada mañana.

abría la Meta Ad Library, hacía scroll durante horas, capturaba anuncios de la competencia, adivinaba cuáles convertían de verdad y le pasaba a un diseñador "hazlo parecido a este".

cerraba el portátil. al día siguiente, todo empezaba de cero otra vez.

30 días después seguía en la casilla de salida, cada campaña arrancaba desde nada, lo que aprendía no se acumulaba... y entonces descubrió eComrads.

Tres niveles que no tenía ni idea de que existían:

anuncios sueltos -> se reinician en cada campaña
colecciones guardadas -> el contexto se mantiene dentro de esa colección
eComrads (capa AdDNA) -> simplemente sabe qué convierte, para siempre

Conectó su producto una vez, y en su día 30 con eComrads la herramienta ya sacaba los creativos que convertían sin que tuviera que decírselo, leía cada anuncio como lo lee el feed (hook, retención, foco de producto, caption, visual, de 0 a 100) y los recreaba con su producto sin tener que pedírselo.