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怎么利用AL赚到钱

Answer

利用 AI 赚到钱可以参考以下要点:

  1. 对于盈利模式,要确保人们为产品/服务支付的钱超过提供该产品/服务的成本,同时不能忘记考虑自身成本。
  2. 若产品免费,不要试图通过购买用户来增长,而是要做出人们愿意与朋友分享的东西。
  3. 对于付费产品,若客户生命周期价值(LTV)小于 500 美元,通常负担不起销售费用,可尝试使用不同的用户获取方法,如 SEO/SEM、广告、邮件等,并争取在 3 个月内偿还客户获取成本(CAC)。
  4. 若付费产品的客户生命周期价值(LTV)超过 500 美元,通常能负担得起直接销售费用,可先自己销售产品以了解有效方法,《Hacking Sales》是一本有用的参考书籍。
  5. 尽可能快地实现“泡面盈利”,即赚足够的钱维持基本生计,这样能掌握自己的命运,不受投资者和金融市场摆布。
  6. 密切关注现金流,避免在未意识到的情况下把钱用光。

此外,以 OpenAI 为例,其为了获取资金进行技术研发和运营,想出了创建营利实体的办法,吸引了大量风险投资。但需要注意的是,这种财务安排的目的是为了实现技术目标,而非单纯的盈利。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

创业手册 | Sam Altman

哦,是的,赚钱。你需要弄清楚如何做到这一点。这个问题的简短版本是,你必须让人们为你的产品/服务支付的钱超过你提供该产品/服务的成本。由于某些原因,人们总是忘记考虑自己的成本这个部分。如果你有一个免费的产品,不要试图通过购买用户来增长。对于靠广告变现的企业来说,这非常困难。你需要做出人们愿意与他们的朋友分享的东西。如果你有一个付费产品,其客户生命周期价值(LTV)小于500美元,通常你负担不起销售费用。尝试使用不同的用户获取方法,如SEO/SEM、广告、邮件等,但要尝试在3个月内偿还客户获取成本(CAC)。如果你有一个付费产品,其客户生命周期价值(LTV,对你净收益而言)超过500美元,通常你负担得起直接销售费用。首先尝试自己销售产品以了解哪些方法有效。《Hacking Sales》是一本有用的书。无论如何,尽可能快地实现“泡面盈利”,即赚足够的钱,让你们可以靠吃泡面维持生计。当你达到这个目标时,你就掌握自己的命运,不再受投资者和金融市场的任意摆布。密切关注你的现金流。尽管听起来难以置信,但我们已经多次看到创始人在没有意识到自己正在用完钱的情况下,就把钱用光了(参考[保罗·格雷厄姆的文章](http://blog.samaltman.com/how-to-hire))。

OpenAI 真正想要什么 | WIRED

他还带走了自己的钱。由于公司没有收入,这是一场生存危机。“Musk正在切断他的支持,”Altman在给Reid Hoffman的电话中惊慌失措地说。“我们该怎么办?”Hoffman自告奋勇要维持公司运转,支付管理费用和工资。但这只是权宜之计,OpenAI还得从别处掘金。硅谷喜欢把钱砸给从事时髦技术工作的人才。但如果他们是在非营利机构工作,就不那么喜欢了。对OpenAI来说,获得第一个十亿已经是巨大的进步。为了训练和测试新一代的GPT,然后获取部署它们所需的计算能力,公司需要另外十亿美元,而且要快。而这仅仅是个开始。因此,在2019年3月,OpenAI想出了一个怪异的办法。它将继续保持非营利性质,全心全意履行使命。但它也将创建一个营利实体。这种安排的实际结构非常复杂,但基本上整个公司现在从事的都是有上限的盈利业务。如果达到了上限——这个数字并没有公开,但如果你仔细阅读公司章程,就会发现上限可能高达数万亿——超出上限的一切都将归还给非营利研究实验室。这项新颖的计划几乎是一种量子化的公司组建方法:根据你的时空观,这家公司既是营利性的,也是非营利性的。细节体现在充满方框和箭头的图表中,就像科学论文中间的方框和箭头,只有博士或辍学的天才才敢涉足。当我向Sutskever提出,这看起来就像尚未构想的GPT-6在你提示它避税时可能会想出的东西时,他并不热衷于我的比喻。他说:“这与会计无关。”

OpenAI 真正想要什么 | WIRED

不过,加入财务安排条款并不只是为了好玩:OpenAI的领导者们认为,如果公司能够成功达到其利润上限,那么其产品的性能就有可能达到AGI的水平。不管那是什么。“我感到遗憾的是,我们选择加倍使用AGI这个词,”Sutskever说,“事后看来,这是一个令人困惑的术语,因为它强调的是通用性高于一切。GPT-3是通用AI,但我们却不太愿意称它为AGI,因为我们想要的是人类级别的能力。但在当时,在一开始,OpenAI的理念就是超级智能是可以实现的。这是AI领域的终极目标,也是最终目的。”这些注意事项并没有阻止一些最聪明的风险投资人在2019年的一轮融资中向OpenAI肆无忌惮地投钱。当时,第一家投资的风险投资公司是科斯拉风险投资公司(Khosla Ventures),该公司投入了5000万美元。据Vinod Khosla称,这是他最大一笔初始投资规模的两倍。他说:“如果我们输了,我们会损失5000万美元。如果我们赢了,我们会赢得50亿美元。”据报道,其他投资者还包括精英风险投资公司Thrive Capital、Andreessen Horowitz、Founders Fund和红杉。这种转变也让OpenAI的员工可以要求获得一些股权。但Altman没有。他说,他原本打算把自己也算进去,但没来得及。后来他决定,他不需要从这家由他共同创立并领导的价值300亿美元的公司中分一杯羹。“有意义的工作对我来说更重要,”他说,“我不去想它。老实说,我不明白为什么人们会如此在意。”因为......不参股自己共同创办的公司很奇怪?他说:“如果我没有一大笔钱,那就更奇怪了。人们似乎很难想象会有足够的钱。但我觉得我有足够的钱。”Altman开玩笑说,他正在考虑入股,“这样我就再也不用回答这个问题了。”Ilya Sutskever(来源:WIRED)

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自定义采样器(高级) Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu!(when checking argument for argument mat2 in method wrapper_CUDA_mm)
以下是关于“自定义采样器(高级)”中“Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu!(when checking argument for argument mat2 in method wrapper\_CUDA\_mm)”错误的解决办法: 错误原因:Expected all tensors to be on the same device,but found at least two devices,cuda:0 and cpu! 对应插件地址:https://github.com/sipie800/ComfyUIPuLIDFluxEnhanced 资料链接: 百度网盘:通过网盘分享的文件:ComfyUI_PuLID_Flux_ll 链接:https://pan.baidu.com/s/1dMLAb4s0vroO9Zk6ecKb7Q?pwd=cycy 提取码:cycy 来自百度网盘超级会员 v5 的分享 说明文档:https://www.xiaobot.net/post/b98d55699a754b9baac242a3e285be94 由于 AI 技术更新迭代,请以文档更新为准 更多内容收录在:https://xiaobot.net/p/GoToComfyUI 网盘:https://pan.quark.cn/s/129886bbcc61 相关链接: ComfyUI_PuLID_Flux_ll :https://github.com/lldacing/ComfyUI_PuLID_Flux_ll?tab=readmeovfile guozinan/PuLID 模型:https://huggingface.co/guozinan/PuLID/tree/main
2025-02-03
which ai can analyze source code
目前没有特定的 AI 工具可以直接为您分析源代码。不过,一些相关的技术和工具可能会有所帮助,例如基于深度学习的代码分析模型,但它们的应用可能具有一定的局限性和特定的使用场景。
2025-01-22
comfui 出现SUPIR_Upscale怎么办
当 ComfyUi 出现 SUPIR_Upscale 时,以下是相关信息: 通过使用神经网络对潜在空间进行放大,无需使用 VAE 进行解码和编码。此方法比传统的 VAE 解码和编码快很多,并且质量损失很小。插件项目地址:https://github.com/Ttl/ComfyUi_NNLatentUpscale?tab=readmeovfile 。潜在表示是神经网络处理图像时生成的压缩版本,包含图像主要特征信息,处理潜在表示更快且资源消耗更少。 具体流程包括:生成潜在表示(生成低分辨率图像)、放大潜在表示、生成高分辨率图像(将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 UNet 中进行低噪声扩散处理从而修复成高分辨率图像)。此节点用于一种工作流程,初始图像以较低分辨率生成,潜在图像被放大,然后将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 unet 中进行低噪声扩散处理(高分辨率修复)。 UNet 是一种特别的神经网络结构,常用于图像处理,尤其是图像分割。其工作方式包括编码部分(逐步缩小图像提取重要特征)、解码部分(逐步放大图像把提取的特征重新组合成高分辨率的图像)、跳跃连接(在缩小和放大过程中保留细节信息使最终生成的图像更清晰),这种结构能在放大图像时保持细节和准确性。 ComfyUI 老照片修复 Flux Controlnet Upscale 中,关于 flux unet 的 weight_dtype: Flux 模型主要用于图像处理,特别是上采样。这类任务通常需要较高精度来保留图像细节。 fp8 格式包括 fp8_e4m3fn(4 位指数,3 位尾数,通常提供更好的精度)和 fp8_e5m2(5 位指数,2 位尾数,提供更大的数值范围但精度较低)。 图像处理通常更依赖于精确的小数值表示,现代 GPU 通常对 fp8_e4m3fn 格式有更好的优化支持。在没有特殊需求的情况下,图像处理模型通常倾向于选择提供更高精度的格式,对于 Flux 模型,特别是在进行图像上采样任务时,fp8_e4m3fn 可能是更好的选择,因为更高的精度有利于保留图像细节和纹理,图像处理通常不需要特别大的数值范围,fp8_e4m3fn 的精度优势更为重要,这种格式在现代 GPU 上可能有更好的性能表现。
2025-01-21
comfui SUPIR_Upscale怎么办
ComfyUi 的 SUPIR_Upscale 是一种通过神经网络对潜在空间进行放大的技术。以下是相关详细信息: 原理:通过使用神经网络对潜在空间进行放大,无需使用 VAE 进行解码和编码。此方法比传统的 VAE 解码和编码快很多,并且质量损失很小。 流程: 生成潜在表示:图像被模型压缩成潜在表示,生成一个低分辨率的图像。 放大潜在表示:利用神经网络对潜在表示进行放大。 生成高分辨率图像:将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 UNet 中,进行低噪声扩散处理,从而修复成高分辨率图像。 相关节点:此节点旨在用于一种工作流程中,其中初始图像以较低分辨率生成,潜在图像被放大,然后将放大的潜在图像反馈到稳定扩散 unet 中进行低噪声扩散处理(高分辨率修复)。 UNet 结构:UNet 是一种特别的神经网络结构,通常用于图像处理,尤其是图像分割。其工作方式包括编码部分逐步缩小图像提取重要特征,解码部分逐步放大图像并重新组合特征,以及通过跳跃连接在缩小和放大过程中保留细节信息,使最终生成的图像更清晰。 ComfyUI 老照片修复 Flux Controlnet Upscale 方面: 以前有高清放大的工作流,被用于淘宝老照片修复。现在新模型结合工作流,只需十几个基础节点就能实现更好效果。 参数调节:一般先确认放大倍数,再根据图片调整 controlNet 强度。 ControlnetUpscaler 放大模型:Flux.1dev ControlNet 是 Jasper 研究团队为低分辨率图像开发的模型,可直接与 diffusers 库一起使用,通过特定代码加载管道,加载控制图像并进行图像处理。其训练方式采用合成复杂数据退化方案,结合图像噪声、模糊和 JPEG 压缩等多种方式对真实图像进行人工退化。 Flux Ultimator 细节增强:能增加小细节,让图像尽可能逼真,放大色调的丰富性和深度,在 0.1 的强度设置下也能有显著增强效果,能顺利集成到工作流程中,与其他 LORA 结合使用效果好,结合时需将强度降低小于 0.5。 T5 Clip:若图片质量细节不够,选择 fp16 的版本。 图像的传递:controlNet 这里传递的应该是上传的原始图片,因为这个是 controlNet 而不是潜空间图像。 关于 flux unet 的 weight_dtype: Flux 模型主要用于图像处理,特别是上采样(upscaling),这类任务通常需要较高的精度来保留图像细节。 fp8 格式包括 fp8_e4m3fn(4 位指数,3 位尾数,通常提供更好的精度)和 fp8_e5m2(5 位指数,2 位尾数,提供更大的数值范围但精度较低)。 图像处理通常更依赖于精确的小数值表示,而不是极大或极小数值的表示能力,现代 GPU 通常对 fp8_e4m3fn 格式有更好的优化支持。 在没有特殊需求的情况下,对于 Flux 模型进行图像上采样任务时,fp8_e4m3fn 可能是更好的选择,因为其更高的精度有利于保留图像细节和纹理,且图像处理通常不需要特别大的数值范围,这种格式在现代 GPU 上可能有更好的性能表现。 插件项目地址:https://github.com/Ttl/ComfyUi_NNLatentUpscale?tab=readmeovfile 潜在表示(latent representation)是神经网络处理图像时生成的压缩版本,它包含了图像的主要特征信息。相比于直接处理高分辨率图像,处理潜在表示更快且资源消耗更少。
2025-01-21
1. laptop 2. artificial intelligence 3. generative 4. log in 5. AI-driven 6. bluetooth headset 7. video call 8. platform Write some interesting sentences with these words
以下是为您生成的包含这些关键词的有趣句子: 当我使用配备强大 GPU 的 AI 笔记本电脑,如戴尔 Precision 移动工作站,通过蓝牙耳机关闭了周围的噪音,登录到专门的 AI 驱动平台,与远方的朋友进行视频通话,探讨生成式人工智能的奇妙之处,感觉真是太棒了! 在微星 Creator/Workstation 系列的 AI 笔记本上,我利用预装的深度学习框架,如 NVIDIA CUDA 和 cuDNN,进行着生成式模型的训练,同时通过蓝牙连接着蓝牙耳机,享受着不受干扰的创作过程,然后登录到特定的平台分享我的成果,这一切都由 AI 驱动,借助高速的网络实现了如同面对面的视频通话交流。 联想 ThinkPad P 系列的 AI 笔记本,拥有出色的散热和续航,让我能长时间专注于生成式项目的开发。我戴上蓝牙耳机,登录 AI 平台,与团队进行视频通话,共同推动项目前进,这一切都离不开 AI 驱动的强大力量。
2025-01-20
RuntimeError: All input tensors need to be on the same GPU, but found some tensors to not be on a GPU
以下是对您所遇到的报错“RuntimeError: All input tensors need to be on the same GPU, but found some tensors to not be on a GPU”的一些可能的解决方案: 1. 检查您的代码和模型设置,确保所有输入张量都被正确地分配到同一个 GPU 上。 2. 对于与显存相关的问题,如爆显存的情况,在训练时可以尝试调小批量大小,在推理时可以使用强制切片。 3. 调大虚拟内存,可能有助于解决一些与内存相关的报错。 同时,在处理与 AI 相关的报错时,还可能会遇到其他类似的问题,例如: 1. 页面文件太小,无法完成操作。解决方法是增大系统虚拟内存大小。 2. 出现“torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory”报错,通常是爆显存了。 3. 遇到“DataLoader workerexited unexpectedly”报错,可把虚拟内存再调大一点。 4. “CUDA error: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED when calling 'cublasCreate'”报错,一般也是爆显存。 5. “'HParams' object has no attribute 'xxx'”报错,可能是无法找到音色,一般是配置文件和模型没对应,打开配置文件拉到最下面查看是否有训练的音色。 6. “The expand size of the tensor at nonsingleton dimension 0”报错,可把 dataset/44k 下的内容全部删除,重新走一遍预处理流程。 7. “Given groups=1, weight of size to have 256 channels, but got 768 channels instead”报错,可能是 vec256 的模型用了 vec768 的配置文件,反之亦然,请参考旧模型兼容,确认配置文件和模型维度对应。 8. “配置文件中的编码器与模型维度不匹配”报错,可能是在修改配置文件中的“speech_encoder”时修改错了,检查配置文件中的“ssl_dim”一项,如果这项是 256,那您需要确认配置文件和模型维度的对应关系。
2025-01-17
普通人怎样利用AI为副业挣钱
普通人可以通过以下几种方式利用 AI 为副业挣钱: 1. 艺术创作:利用生成式 AI 工具进行内容创作,例如在像 Lensa 这样的平台上,从肖像画开始,拓展到各种媒介的创作,通过内容实现盈利。 2. 成为数字克隆体提供者:将自己的经历和体验提供给数字克隆体,依据被使用的时长和费率获取收益。用户可以通过订阅平台使用多个克隆体,而作为克隆体本体,可基于自身克隆体的费率和被使用时长与平台结算。 3. 利用 AI 进行职业变迁:如果 AI 导致工作机会变化,政府可能通过税收平衡差异,例如全民基本收入(Universal basic income UBI)的方式,为个人提供一定的经济支持。
2025-02-06
如何将茶文化和AI科技领域结合,在利用科技的手段去宣扬茶文化,让更多人领略茶文化魅力
以下是将茶文化和 AI 科技领域结合以宣扬茶文化的一些建议: 创作策略: 1. 主题明确:聚焦茶文化与科技的融合,突出茶文化在现代社会的价值和魅力。结合 AI 技术,展示茶文化的创新发展和未来趋势。 2. 展示文化多样性:运用 AI 技术,精心挑选代表不同地区茶文化特色的元素,如茶叶品种、茶具、茶艺表演等,展现茶文化的丰富多彩。 3. 融合现代科技:运用 AI 技术创造新颖的视觉效果和互动体验,例如通过虚拟现实(VR)或增强现实(AR)技术让观众身临其境地感受茶园风光和茶道过程。 4. 讲好茶文化故事:紧扣茶文化的核心内涵,展示其在人们生活中的积极影响,传递正能量。 5. 互动与参与:鼓励观众通过社交媒体平台参与与茶文化相关的互动和讨论,增加参与度和影响力。 创作思路: 1. 深度文化挖掘:通过 AI 分析和整合大量茶文化相关的文献、历史资料、社交媒体内容等,深入挖掘茶文化的精粹和特色,包括茶的种类、制作工艺、茶道礼仪等方面。 2. 自然风光和茶园展示:结合高清摄影和图像识别技术,从大量的茶园风光和茶叶生产照片中筛选出最具代表性和视觉冲击力的画面,让观众感受茶叶生长的环境和过程。 3. 故事性和情感连接:运用自然语言处理和创意写作技术,根据不同的茶文化元素创作富有情感的故事和描述,加强观众与茶文化的情感连接。 此外,还可以参考以下实际案例: 1. 飞行家分享中提到的所有 prompts 和参数开源,在特定时间分享与茶文化相关的内容,引导大家动手复现。 2. 绘画板块的开源案例参数教程可用于创作茶文化相关的绘画作品,并结合 AI 手段制作成视频。 3. 希望借助 AI 的力量宣扬传统文化的思路,例如将茶文化与书法作品做结合,举办 AI 书法展,将书法作品和 AI 作品相结合。
2025-02-06
我想利用现有的20万条政务相关数据,基于qwen2.5 70B大模型构建自己的政务服务大模型,该如何做,请给出具体实现流程,谢谢!
以下是基于 qwen2.5 70B 大模型利用 20 万条政务相关数据构建政务服务大模型的大致流程: 1. 数据准备:对 20 万条政务相关数据进行清洗、预处理和标注,使其适合模型学习。 2. 模型选择与下载:选择 qwen2.5 70B 大模型,并按照相关说明进行下载。 3. 本地部署: 启动 OpenAI 兼容的 API 服务,根据硬件配置设置相关参数,如 tensorparallelsize(设置使用的 GPU 数量)、maxmodellen(定义最大输入序列长度)、maxnumbatchedtokens(设置 Chunked Prefill 的块大小)、maxnumseqs(限制并发处理的序列数量)。 遇到问题可参考相关内容。 4. 与模型交互:可以使用 Curl 或 Python 等方法与部署的模型进行交互,对于更高级的使用方式,可以探索如之类的框架。 5. 模型训练:模型训练是一个复杂且计算量极大的过程,需要大量的计算资源和时间。 需要注意的是,构建大模型是一个复杂的任务,需要具备一定的技术知识和经验。在实际操作中,可能会遇到各种问题,需要不断调试和优化。
2025-02-06
我如何利用AI在家里就能赚钱
以下是一些利用 AI 在家里赚钱的方式和相关分析: 1. 成为 AI 肖像摊摊主: 门槛较低,但短期内涌入者多,后期赚钱难度可能增加。 定价和提供的服务会影响生意,如九块九体验价能开张但赚钱不多,88 元一张并增加更多模板、工具、现场打印和赠品的报价可能生意不佳。 趋势是精细化、流程化,增加产品种类如冰箱贴和徽章等,或使用更先进的技术如 ComfyUI 等,可能会有更好的生意。 2. 学习 AI 技术: 人工智能领域有高薪工作,如数据科学家、机器学习工程师等,学会相关技术可在这些岗位就业获得不错收入。 AI 技术在各行业有应用,掌握技能可增加就业机会和职业发展可能。 但能否赚钱还取决于个人学习能力、实际应用能力、对市场和商业的理解等,持续学习和实践很重要。 3. 利用 AI 进行艺术创作: 目前许多 AI 工具存在幻觉(如照片中出现异常)或处理请求时间长的问题。 对于试图通过内容盈利的高级用户,预计很多公司会推出提供更高质量服务的“专业版”套餐。
2025-02-06
我该怎么利用这个网站学习AI
以下是利用这个网站学习 AI 的方法: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习之后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 这个网站的功能包括: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法: 英语学习: 1. 利用智能辅助工具(如 Grammarly)进行英语写作和语法纠错,改进英语表达和写作能力。 2. 使用语音识别应用(如 Call Annie)进行口语练习和发音纠正,获得实时反馈和建议。 3. 使用自适应学习平台(如 Duolingo),获得量身定制的学习计划和个性化的学习内容及练习。 4. 利用智能对话机器人(如 ChatGPT)进行英语会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 数学学习: 1. 使用自适应学习系统(如 Khan Academy),获得个性化的数学学习路径和练习题。 2. 利用智能题库和作业辅助工具(如 Photomath),获取数学问题的解答和解题步骤。 3. 使用虚拟教学助手(如 Socratic),获得数学问题的解答、教学视频和答疑服务。 4. 参与交互式学习平台(如 Wolfram Alpha)的数学学习课程和实践项目,进行数学建模和问题求解。
2025-02-05
我想把一个pdf文件的文案完全扒取下来,我该如何利用ai提升工作效率
以下是几种利用 AI 提升 PDF 文件文案扒取工作效率的方法: 1. DeepL(网站):访问,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件):在安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML/TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用):在下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页):使用工具把 PDF 转成 Word,再在点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页):在点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 6. 彩云小译(App):下载后点击「文档翻译」,可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译(不过有免费次数限制且进阶功能需要付费)。 7. 微信读书(App):下载 App 后将 PDF 文档添加到书架,打开并点击页面上方「切换成电子书」,轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-04