坦白讲，如果你正在寻找能够自动识别并拼接跨页表格的AI工具，那么需要首先了解一个关键事实：Longcat AI 目前并不支持跨页表格解析功能。

这并非技术能力不足，而是其核心方向有所侧重。根据公开信息，LongCat 系列模型主要聚焦于“多模态生成与理解”，例如音频驱动的视频生成、原生多模态Token统一建模、图表重构等。简而言之，它属于“理解+生成”型模型，而非专业的文档结构解析器——当遇到PDF中跨页的表格时，它在“识别续表位置、继承表头、还原行列逻辑”这类精细任务上并不擅长。

那么，真正擅长处理跨页表格的工具有哪些？以下列举几款代表性方案：

• TextIn（合合信息）——该团队设计了一套巧妙的流程：先通过语义识别定位表格的“跨页”位置，再采用专用合并算法将两页表格衔接在一起，自动继承表头并还原行列结构。坦率地说，这种逻辑在处理财务报告、审计底稿等复杂场景时非常实用；
• JBoltAI 的 PDF 表格 1:1 还原引擎——它运用“跨页拼接”技术，同时保留合并单元格的结构完整性，确保合同条款、财务报表中的关键数据不会被分页切断或错位；
• Unlimited OCR（百度开源）——基于R-SWA（Reference Sliding Window Attention）注意力机制，让模型始终能够“看到整份文档的视觉上下文”。这意味着它不会将第5页的表格和第6页的数据视为两张独立的表，而是作为同一张表格的不同片段进行处理；
• YOLO X Layout——作为版面理解模型，它擅长分辨“哪些是真正的表格内容，哪些仅仅是页脚干扰或水印”，从而避免将装饰性元素误判为表格的断裂点。

这些解决方案的底层逻辑高度一致：

• 它们不会孤立地按页处理表格，而是构建跨页语义关联；
• 能有效区分真实表格边界与排版干扰元素（例如页眉页脚、分栏线、水印）；
• 更重要的是，它们显式建模了表头继承逻辑与合并单元格拓扑关系——并非简单输出文本序列，而是真正还原出表格的结构。

因此，如果你的需求明确是“文档中的跨页表格解析”，那么TextIn、JBoltAI或基于Unlimited OCR构建的解析服务才是优先选择。而LongCat系列模型更适合作为“下游搭档”——例如，待前序工具将表格结构提取并解析为结构化数据后，再交给LongCat-Next进行图表语义理解或可视化生成。

这个区别看似简单，却容易被忽视。