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PDF 转 word AI 公交

Answer

以下是一些将 PDF 转换为 Word 的 AI 工具和方法：

  1. DeepL（网站）www.deepl.com：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）immersivetranslate.com：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）calibre-ebook.com：下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。
  4. 谷歌翻译（网页）translate.google.com：使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。
  5. 百度翻译（网页）fanyi.baidu.com：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。

此外，对于美国电工教材 PDF 的翻译，推荐策略为：

  1. 将 PDF 转 Markdown，人工校验后再分页翻译。
  2. 无合适工具时，可用 AI 协助：将 PDF 转为图片，再用 Gemini Flash 2.0 转成英文 Markdown。推荐工具：Microsoft Markitdown，工具地址：https://github.com/microsoft/markitdown
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问：推荐 pdf 翻译的 AI 产品

有许多翻译PDF的方法，以下是几种适用方法：1.DeepL（网站）[www.deepl.com](https://www.deepl.com/translator)：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）[immersivetranslate.com](https://immersivetranslate.com/)：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）[calibre-ebook.com](https://calibre-ebook.com/zh_CN)：下载并安装calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。4.谷歌翻译（网页）[translate.google.com](https://translate.google.com/)：使用工具把PDF转成Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传Word文档。5.百度翻译（网页）[fanyi.baidu.com](https://fanyi.baidu.com/)：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。同类问题：免费将PDF内各国文字翻译为中文的工具内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

AIGC Weekly #91

[Bolt：全流程的AI代码工具](https://bolt.new/)[content]终于有个产品把AI代码生成这一套做全了。StackBlitz推出bolt.new，可以看作Artfacts V0和Replit的结合体。支持提示、编辑、部署的全栈流程带有完整的开发环境可以实时预览生产结果。最重要的是每天都有免费额度。而且这个项目还是开源的：https://github.com/stackblitz/bolt.new[heading3][Open NotebookLM：开源的Notebook ML](https://huggingfa[content]使用开源AI模型（Llama 3.1 405B、MeloTTS、Bark）将PDF转换成播客。[heading3][Wispr Flow：语音输入工具](https://www.flowvoice.ai/)[content]Wispr Flow是一个基于人工智能的语音输入工具，它能够让用户通过语音快速输入文本，支持超过100种语言，并且能够在任何应用程序中使用。该软件具有自适应的语音识别能力，可以根据用户所使用的应用程序和对话风格来调整语音输入的风格和内容，从而更好地匹配用户的个人写作风格。Wispr Flow还具备上下文感知能力，能够准确识别并正确拼写名字等特殊词汇。此外，它还提供了命令模式，允许用户通过语音对文档进行编辑和控制。[heading3][content][Podial：从文档生成播客](https://podial.ai/)[content]另一个类似Notebook的产品，不过把播客生成单独拿出来了，而且生成的播客质量还不错。

宝玉 日报

🔗详细内容：[https://baoyu.io/blog/improve-ai-prompt-structured-data](https://baoyu.io/blog/improve-ai-prompt-structured-data)3⃣️📘Q&A：美国电工教材PDF翻译方法推荐策略：1.将PDF转Markdown，人工校验后再分页翻译2.无合适工具时，可用AI协助：将PDF转为图片，再用Gemini Flash 2.0转成英文Markdown✨亮点：Markdown分页翻译结合AI工具，提升翻译效率推荐工具：Microsoft Markitdown🔗工具地址：[https://github.com/microsoft/markitdown](https://github.com/microsoft/markitdown)🔗参考链接：[https://x.com/dotey/status/1872418757098041518](https://x.com/dotey/status/1872418757098041518)4⃣️🎨内容创作者vs大语言模型内容创作过程分层：1.简单搬运：类似翻译模型，直接搬运内容2.初级原创：做摘要、点评或生成多媒体内容3.高级原创：把问题/素材当成Prompt，结合丰富的语料库生成创新内容4.顶级原创：成为训练大语言模型的优质语料✨亮点：创作能力提升的核心在于日常积累与输入拼的不是Prompt高级性，而是语料库的广度和深度🔗[https://x.com/dotey/status/1872365055100260685](https://x.com/dotey/status/1872365055100260685)

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AI陪伴有什么好的产品
以下是一些 AI 陪伴的好产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户能与数百个 AI 驱动的角色交流，还可创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户可设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至能发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，每个 npc 都有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴已进入成长爆发期，可能看起来是小众市场，但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如，在网页端榜单上，Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。 陪伴应用的范畴也在迅速扩大，不仅限于“男友”“女友”概念，还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究显示，AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生，如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。 移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程，如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手，不少模仿了 ChatGPT。
2025-02-26
AI基础
以下是关于 AI 基础的全面介绍： 一、AI 背景知识 1. 基础理论：人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习资源和方法 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。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，找到一系列为初学者设计的课程。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 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），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。 七、书籍推荐 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，认知神经科学之父经典力作，系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域内的一本世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。
2025-02-26
普通人怎么学习AI
普通人学习 AI 可以参考以下步骤： 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，如图像、音乐、视频等，可根据自身兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 此外，还可以参考以下方法： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源：像没有技术背景的普通人，学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 对于纯 AI 小白，如果还在观望 AI 不知从何入手，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。
2025-02-26
AI基础
以下是关于 AI 基础的知识： 一、背景知识 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念：阅读相关部分，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始学习之旅：在入门课程中学习生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，使用各种产品创作作品，并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解工作原理和交互方式。 此外，为您推荐三本神经科学相关的基础学科书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统了解认知神经科学的多方面内容。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的相关知识。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的名著，涵盖神经科学的方方面面。
2025-02-26
AI介入设计的相关案例
以下是大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践的相关案例： 1. 在工作流方面： 主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。 在营销设计中，AI 设计使整体项目设计时间大约减少 18%左右，其中在创意阶段丰富性提升 150%左右、时间节省 60%左右。 创意多样，项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速，设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效，从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 2. 具体应用场景案例： 大促营销：通过 AI 生成图像或素材，再结合平面合成及修正，确保符合品牌形象，更精准表达营销活动主题，如淘宝天猫大促视觉、双 11 大促横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒新品联名等。 AI 布景：对于定制化真人模特实景素材的主题活动，通过 AI 完成页面所有素材的生产和输出，如七夕主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意等。 产品营销视觉：在 UI 设计场景中，采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果，如 88VIPAI 定制皮肤。 品牌超级符号映射：根据品牌符号的模型训练和结构控制，用户输入丰富关键词即可快速完成准确的超级符号主视觉，如双 11AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日品牌符号系列海报等。 品牌 IP 形象 AI 生成：训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型，稳定输出定制化 IP 形象，如天猫 AI 玩行动品牌联合海报、天猫双 11出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等。 传播&投放：如双 11 超级发布品牌联合海报、媒介投放开屏海报。
2025-02-26
ai产品经理
以下是为您整合的关于 AI 产品经理的相关信息： 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员，是一位 AI 产品经理，深耕 NLP 方向 2 年，作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身，还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年，坐标在海淀（北四环）。 银海是一位 AI 产品经理，是通往 AGI 之路社区共建者，5 + 大模型厂商资深讲师，全网粉丝量 3W + ，在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 AI 产品经理，岗位要求：负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先；英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先；2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6 P8 区间。该公司专注于 AI 视频和直播应用，在国内和海外市场服务众多头部品牌。能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等。有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com，或飞书与清慎联系。
2025-02-26
怎样分析一篇PDF文档中的信息并创建问答对，将问答对按行输出到多维表格？
以下是分析一篇 PDF 文档中的信息并创建问答对，按行输出到多维表格的一些要点： 1. 文档格式规范： Markdown：建议优先使用 Markdown 格式。 Word：优先采用 2007 版或之后的 Word 格式，使用全局样式，统一使用全局标题和段落样式，避免字符样式，使用段落样式保持文档格式一致性。 PDF：避免使用图片，将图像中的重要信息转录成文本并按规范组织，不包含嵌入压缩文件，保持文档单栏布局。 CSV：避免使用图片，不嵌入压缩文件，表头作为第一行。 2. 问答对内容规范： 推荐保存 FAQ（常见问题解答）中的问答对，问题表述清晰明确，答案简洁易懂，使用用户熟悉的术语，突出关键词，以提高检索召回准确度。 不推荐在 CSV 中上传复杂的关系型数据表，可能导致数据处理时间超长和失败。 希望这些要点对您有所帮助。若您想深入了解 RAG，可以进入知识库专区：
2025-02-25
deepseek 自学手册 PDF 版有吗
以下是关于 DeepSeek 的相关资料： 同时还有 DeepSeek 的论文资料： 另外，关于 DeepSeek 深度推理+联网搜索目前断档第一的相关内容： DeepSeek 的特点与优势包括： 推理型大模型：核心是推理型大模型，通过理解用户真实需求和场景提供答案，不需要用户提供详细步骤指令。 更懂人话：能够理解用户用“人话”表达的需求，不需要用户学习和使用特定提示词模板。 深度思考：回答问题时能够进行深度思考，而非简单罗列信息。 文风转换器：可以模仿不同作家的文风进行写作，适用于多种文体和场景。 更多提示词技巧请查看
2025-02-25
张翼然: 用AI为教师减负 (3H) .pdf
以下是关于“用 AI 为教师减负”的相关内容： 与大语言模型交流的心得：把大模型当作大学生可以，当作专家不行；“实习生”只能执行任务，需要指明方向、拆解任务、教其一步步操作，像导演一样编排具体流程、检查结果、修改流程、反复迭代。提示语的核心是逻辑，要将复杂任务拆分成科学合理的步骤，且让前一步结果成为后一步基础。写 Prompt 效果不理想时，思考任务拆分是否合理。即使指明步骤，未打印出来也无效果，因 LLM 需基于前面输出结果预测后面结果。 教师使用 AI 小技巧：很多 AI 网站可创建“智能体”，如配置信息、知识库、能力配置等，可手搓各种机器人为工作，如出试题、找资料、画插图、专业翻译等。设置“常用语”“小助手”“bot”，如 Kimi.ai 。 人机智慧学习协作框架： 个性化学习计划：分析学生表现，创建定制学习路径。 课程开发/学习沉浸：生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料等。 社会互动/沟通：与新的 AI 工具结合，为学生提供更好准备工具。 AI 备课测试：与优秀人类教师相比仍有差距，人机融合是大势所趋。 教学目标示例：如学生能理解背诵课文、把握文章大意等。 智能体相关：预先写好咒语（prompts），像编程一样写详细操作步骤，以后直接使用，可将日常工作列出，寻找可被 AI 加速和固定输入输出的工作，写成“智能体”并迭代优化。 提示词工程：提示词技能是指用户设计提供给生成式人工智能大模型的文字或文本的技能，其内容决定生成内容质量，是教师用好人工智能的基本教学技能。提示词设计公式包括指定角色、明确任务、概述要求、提供说明。
2025-02-23
我现在想根据我的博士论文，想出一个国家社科基金的选题。但是我的博士论文感觉核心不是特别突出，我希望找到一个AI助手，让AI帮我读论文的PDF格式然后总结出一个最合适的选题，有没有推荐的AI工具？
以下是一些关于利用 AI 辅助完成您需求的建议： 1. 先拆解您的博士论文工作流程，搞清楚每个步骤的输入输出和相互关系。 2. 思考论文中的哪些环节可以引入 AI 工具来提效，一切要从业务逻辑出发，AI 是锦上添花，不能本末倒置。 3. 搭建选题库，明确论文的定位（可用 AI 辅助分析），找相关的对标论文和优秀研究。 4. 在写作环节，可用 AI 辅助拆解对标论文，提炼写作技巧，然后根据借鉴的技巧结合自身特色列出写作大纲，并使用 AI 优化大纲、查找资料、润色文章，但核心内容要自己完成，不能过度依赖 AI。 5. 起标题与配图方面，用 AI 辅助批量生成标题，再自己修改优化，评估标题是否足够吸引眼球，让 AI 分析论文提供配图建议，去免费图库搜索配图。 6. 养成习惯与总结，做每件事前都思考 AI 能提供什么帮助，把整套流程实践几次，形成肌肉记忆，不断打磨完善属于自己的 AI 辅助流程，同时警惕过度依赖，AI 只是辅助，核心能力要靠自己。 目前常见的可用于辅助您的 AI 工具如 ChatGPT 等，但具体的选择还需根据您的实际需求和使用体验来决定。
2025-02-16
清华大学：普通人如何抓住DeepSeek红利.pdf​
以下是关于“清华大学：普通人如何抓住 DeepSeek 红利.pdf”的相关内容： 本报告由清华大学陶炜博士生团队撰写，探讨了普通人如何利用 DeepSeek 抓住 AI 红利。报告详细介绍了 DeepSeek 的应用场景，包括智能对话、文本生成、语义理解、计算推理等，并通过工作、学习、生活和社交等多个实际场景展示了如何利用 DeepSeek 解决问题。文章还强调了提示语设计的重要性，指出通过精准的提示语可以引导 AI 生成高质量的内容，并提出了提示语设计的策略和技巧。 此外，还有《张梦飞：为什么 DeepSeekR1 是推理模型？那 GPT4 是什么模型？我的定义和思考》一文。在近年的大模型发展中，推理能力一直被视为衡量模型智能水平的关键因素。随着 DeepSeekR1 和 O1 等模型的出现，一个全新的概念浮现——推理模型（Reasoning Model）与非推理模型（NonReasoning Model）之间的根本区别。文章通过详细解析推理模型与非推理模型的训练路径、推理能力的形成机制、以及它们在思维链上的关键差别，帮助大家理解为何 DeepSeekR1 这样的模型被称为推理模型，以及它如何突破了传统 LLM 的局限性。 相关链接：
2025-02-16
怎么与多个pdf进行对话
要与多个 PDF 进行对话，可以考虑使用以下方法和工具： 1. ChatDOC：这是一个 AI 文档阅读助手，能够在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息。它具有以下优势： 可靠性和准确性高，在所有 ChatPDF 类产品中居首。 精通表格理解，选择表格或文本可立即获取详细信息。 支持多文档对话，不受每个文档页数限制。 每个回答均可溯源至原文，有原文档中的直接引用支持。 支持多种文档类型，包括扫描件、ePub、HTML 和 docx 格式文档。 2. AskYourPDF Research Assistant：可以与多个文件聊天，生成带有引文的文章，分析和生成论文的参考文献，创建文件的知识库并与之交互等。 在进行互动式问答时，需要注意以下几点： 1. 对于更新的数据或最新出版的书籍、报告和文件，ChatGPT 的知识库可能无法提供答案。 2. 如果有现成的 PDF，建议通过 CHATDOC 网站进行互动式问答。 3. 提问时应遵循一定的模板，例如： 输入信息：向 ChatGPT 提供要查询的书籍、报告或文件的详细信息，包括书籍的书名、作者、出版日期、出版社，报告的时间、主题，文件的名称等，提供越详细越能获得准确答案。 提出问题：例如询问书籍中提到的某些方面、原则、方法，报告中行业的增长趋势，对报告或书籍的概括、主要观点等。
2025-02-11
用什么AI工具可以帮忙写教案，教案是word里面有表格，
以下是一些可以帮助您写教案（包含 word 表格）的 AI 工具： 1. 智谱 AI：可以通过上传相关参考资料，利用其内容生成插件来理解和整理信息，为教案的编写提供帮助。 2. 飞书自带的字段插件：例如可以总结宣语，生成视频的 prompt 指令，也可能对教案的编写有一定的辅助作用。 您可以根据具体需求和使用习惯选择适合的工具。
2025-02-23
什么工具能实现和多个pdf或word文档对话
以下工具可以实现和多个 PDF 或 Word 文档对话： 1. ChatDOC（海外官网：chatdoc.com）：是一个 AI 文档阅读助手，能在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息。在可靠性和准确性方面，它在所有 ChatPDF 类产品中居首。其优势包括精通表格理解、多文档对话、每个回答均可溯源至原文，还支持多种文档类型，如扫描件、ePub、HTML 和 docx 格式文档。 2. IncarnaMind：是一个可以使用大型语言模型（如 GPT）与个人文档（PDF、TXT）进行聊天的工具。它通过滑动窗口分块机制和检索器，能高效查询细粒度和粗粒度信息，支持多文档查询和稳定的解析，还具有自适应分块、多文档对话问答、文件兼容性和模型兼容性等特点。
2025-02-11
如何构建一个检查word文档格式的智能体
构建一个检查 word 文档格式的智能体可以参考以下步骤： 1. 考虑到对照精读环节适合批处理形式，使用“分段输入正文”将正文分割，用 LLM 节点批处理每一段的对照精读，最终“拼合精读结果”以输出完整文本。 2. 用户输入原文时，在 AI 对话窗口中通过开场白提示用户按格式输入文章，用“”符标记标题句。 3. 用 Python 脚本去掉标题句，并把剩下内容按照段落的换行逐段输出为 Array<String>格式。附上相关 Python 代码。 4. 试运行以验证节点是否按预期运作，分次输出每一段原文。 此外，在创建智能体的知识库方面： 1. 手动清洗数据可提高准确性，如创建画小二课程的 FAQ 知识库，飞书在线文档中每个问题和答案以“”分割。 2. 对于本地 word 文件，注意不能一股脑将所有内容放入训练，应先放入大的章节名称内容，再按固定方式人工标注和处理章节内详细内容。 3. 完成后点击发布，确保在 Bot 商店中能搜到，否则无法获取 API。
2025-02-10
为DEESKEEP搭建一个本地知识库，使用WORD和PDF文件的频率比较高，中文界面。
很抱歉，目前没有关于为 DEESKEEP 搭建本地知识库且使用 WORD 和 PDF 文件频率较高、中文界面的相关内容。但一般来说，您可以考虑以下步骤： 1. 确定知识库的结构和分类，以便有效地组织和存储文件。 2. 选择适合的工具或软件来管理本地知识库，确保其支持中文界面和对 WORD、PDF 文件的良好处理。 3. 对 WORD 和 PDF 文件进行整理和标记，以便于快速检索和查找。 4. 建立索引和目录，提高文件的访问效率。 您还可以通过在网上搜索相关的技术教程和案例，获取更详细和具体的指导。
2025-02-10
中文word排版，美化AI
以下是关于中文 word 排版和美化以及 AI 相关的综合信息： AI 绘画方面： 例如“Pixar Style,Tiny cute and adorable Cute little mouse wearing hanfu,Delicate face,fluffy hair，anthropomorphic,cinematic lighting,baptiste monge，Chinese culture,super clear details,super clear material,closeup,complex texture,octane rendering,zbrush,8k,portraittestpar 9:16upbetaupbetaupbetaupbetaupbetaupbeta”等描述，展现了不同角色穿着汉服的绘画设定。 AI 文章排版工具： AI 文章排版工具主要用于自动化和优化文档的布局和格式，特别是学术论文和专业文档。 一些流行的工具包括： Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 Latex：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本。 Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 AI 工作流中的文章排版： 例如在处理需要加粗的内容时，跟 GPT 说明选择，等待其输出排版后的文章，点击「复制代码」，粘贴到微信 Markdown 排版器。 选择合适的 AI 文章排版工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档常用 Grammarly 和 PandaDoc 等。
2025-01-26
请 输出：Hello Word的C语言代码
以下是一个简单的 C 语言程序，用于输出“Hello World”： ```c include <stdio.h> int main { printf; return 0; } ```
2025-01-25