ten可以安装在电脑里，然后电脑上可以看视频进行实时翻译吗？这个功能可以怎么去实现？

以下是关于自动化控制电脑的相关信息： Google 正在开发名为“Project Jarvis”的 AI 项目，预计年底亮相。该项目旨在实现 AI 自动化操作 Chrome 浏览器中的任务，借助升级版 Gemini 2.0。“Jarvis”作为 Chrome 扩展短暂曝光，可作为上网伴侣，帮助用户完成自动化任务，通过截图分析屏幕内容，使用 Gemini 2.0 模型决定执行操作，例如预订餐厅或下单，预计将在 Gemini 2.0 发布后上线，可能在下个月。 目前没有更多关于自动化控制电脑的其他详细内容。

以下是为您提供的无代码部署本地大模型、智能体和知识库的详细安装步骤： 1. 硬件评估：您的笔记本电脑配置为 14 代 i7 CPU、32G 内存、1TB 硬盘、1 张 RTX4070 显卡，基本满足部署要求。但需要注意，运行内存最低 32GB，越高越好，最低配可能会经常爆显存。建议将软件和模型部署在 SSD（固态硬盘）上，以提高加载模型的速度。 2. 选择合适的部署工具：ComfyUI 是一个相对配置要求较低、系统资源占用少、出图速度快的工具。它最低可在小于 3G 的 GPU 上运行，甚至没有 GPU 光用 CPU 也可以，但速度极慢。SDXL 出来后提高了运行配置，最低需要 8GB 显存+32GB 运行内存，12GB 流畅运行，推荐 16GB 以上。 3. 安装准备：如果您的电脑能顺畅清晰地玩 3A 游戏，那么运行相关部署工具一般也没问题。 4. 预算和需求：根据您的需求和预算来选择合适的配置。例如，如果有做 AIGC 视频、建模渲染和炼丹（lora）的需求，可能需要更高的配置。 请注意，以上步骤仅为参考，实际部署过程可能会因具体情况而有所不同。

以下是在电脑上安装 DeepSeek 的步骤： 1. 访问网址：https://www.deepseek.com/zh 。 2. 点击开始对话，左边选择代码助手。 3. 对于 DeepSeek R1 的申请： 申请链接：https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 。 4. 环境安装（如需要）： 若涉及相关开发，可能需要提前安装 Node.JS。 下载地址：https://nodejs.org/zhcn 。 Mac 安装包： 。 Windows 安装包： 。安装时可能需要管理员权限。安装完成后，可打开终端面板输入相关指令查看是否安装成功。 此外，还可以通过以下方式使用 DeepSeek： 1. 使用网页聊天： 安装插件：使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器，点击此链接安装浏览器插件并添加到拓展程序：https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面，点击右上角的插件列表，找到 Page Assist 插件并点击打开。 配置“DeepSeekR1”模型的 API key 。 基础 URL：https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 。填好后点击保存，关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型，即可愉快使用。

目前，AI 在操控电脑方面已经有了一些进展。例如，OpenAI 发布了 Responses API 和一整套 Agent 创建工具，其中包括模拟人类操作电脑的 ComputerUsing Agent ，支持跨平台和本地部署。同时，OpenAI 还推出了实时监控功能，能够记录 AI 的完整操作路径，跟踪决策依据、使用工具与执行步骤，有助于调试与优化 AI 流程。 在实际应用中，普通人可以利用 AI 生成个人艺术照、证件照、绘本图像、视频，甚至创作音乐和歌曲。比如在快手的可灵 AI 网站上能看到大量视频生成的效果和相关命令词。此外，AI 数字人技术在直播和视频平台中已被大量使用，8 岁小女孩能在 AI 编程助手帮助下独立完成网站程序开发。 然而，要实现 AI 全自动操控电脑完成您的工作，还面临一些挑战和限制。一方面，AI 技术仍在不断发展和完善中，其能力和准确性可能存在一定的局限性。另一方面，法律法规对于 AI 的应用也有一定的规范和约束。 但随着技术的进步，未来 AI 在操控电脑完成工作方面有望取得更大的突破。

对于从未接触过 AI 技术但会打字的新手，以下是学习 AI 及应用的建议： 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，可根据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，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 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，了解其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。 此外，如果您想深入了解 AI 的技术历史和发展方向，以及目前最前沿的技术点，有以下学习路径： 1. 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

如果您使用的是 WIN7 系统且想学习 AI 编程，由于很多编程软件可能不支持该系统，以下是一些建议： 1. 考虑升级您的操作系统至 Windows7 以上版本，如 Windows10 或 Windows11，以获得更好的兼容性和支持。 2. 对于电脑硬件，系统要求 Windows7 以上，显卡要求为 NVDIA 独立显卡且显存至少 4G 起步，硬盘需留有足够的空间，最低 100G 起步（包括模型）。 3. 下载并更新 Nvidia 显卡驱动，下载地址：https://www.nvidia.cn/ geforce/drivers/ 4. 下载并安装所需环境，包括 Python、Git、VSCode： 安装 Python：https://www.python.org/downloads/release/python3119/ ，安装时选中“将 Python 添加到系统变量”。 安装 VSCode：https://code.visualstudio.com/Download 安装 Git：https://gitscm.com/download/win 安装 CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda1220downloadarchive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_network 请注意，Mac 系统、AMD 显卡、低显卡的情况也可以安装使用，但可能功能不全，出错率偏高，严重影响使用体验，个人建议升级设备或者采用云服务器玩耍。

以下是为您整理的相关信息： 实时翻译视频语音的工具： StreamSpeech：这是一个实时语言翻译模型，能够实现流媒体语音输入的实时翻译，输出目标语音和文本，具有同步翻译、低延迟的特点，还能展示实时语音识别结果。 给视频配音效的 AI 工具： 支持 50 多种语言的配音，音质自然流畅，提供实时配音功能，适用于直播和演讲，能将语音转录为文本，方便后期字幕制作和编辑。 Vidnoz AI：支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 在选择视频配音工具时，请考虑支持的语言数量、语音质量、自定义选项和价格等因素。

以下为您推荐一款可能满足您需求的 AI 工具：Memo AI （https://memo.ac/zh/）。它可以对 YouTube、播客、本地音频视频轻松进行转文字、字幕翻译、语音合成，还可以由多种 AI 模型提炼内容精华总结，生成思维导图。并且支持中文、英语等多语言。

目前要编程一个 AI 实时翻唱的软件是一项非常复杂的任务，涉及到多个领域的知识和技术，包括语音合成、音频处理、机器学习、深度学习等。 首先，需要收集大量的原唱音频数据用于训练模型。然后，利用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或 Transformer 架构，来学习原唱的特征和模式。 在语音合成方面，可能会用到诸如 WaveNet、Tacotron 等技术，以生成逼真的歌声。 音频处理则用于对生成的歌声进行优化和调整，例如去除噪音、增强音质等。 然而，要实现这样一个复杂的软件，需要具备深厚的编程和算法知识，以及大量的计算资源和时间来进行模型的训练和优化。

以下是关于实时驱动 AI 直播的相关信息： AI 数字人直播盈利方式： 1. 直接销售数字人工具软件，分为实时驱动和非实时驱动两类。实时驱动在直播时能改音频话术，真人可接管，市面价格一年 4 6 万往上（标准零售价）。非实时驱动一个月 600 元，效果差，类似放视频的伪直播，市场价格混乱，存在靠发展代理割韭菜的情况。 2. 提供数字人运营服务，按直播间成交额抽佣。 AI 直播卖货适用品类和场景： 1. 适用于不需要强展示的商品，如品牌食品饮料，不适用于服装，因过品快且衣服建模成本高。 2. 适用于虚拟商品，如门票、优惠券等。 3. 不适用于促销场景，涉及主播话术、套路及调动直播间氛围能力等。 4. 电商直播分为达播跟店播，数字人直播效果最好的是店播，数据基本能保持跟真人一样。 AI 直播的壁垒和未来市场格局： 1. 从长期看，技术上没壁垒，但目前仍有技术门槛，单纯靠开源算法拼的东西，实时性、可用性不高，如更真实的对口型、更低的响应延迟等。 2. 不会一家独大，可能 4 5 家一线效果，大多二三线效果公司，因为它只是工具，迁移成本低。 3. 真正把客户服务好，能规模化扩张的公司更有价值。疯狂扩代理割韭菜，不考虑客户效果的公司，售后问题很麻烦。 4. 有资源、有业务的大平台下场，可能会带来降维打击，例如剪映马上要做，如果不仅提供数字人，还提供货品供应链、数据复盘分析等等，全环节打通会绑定商家，很难打。 虚拟主播在电商直播间的情况： 欧莱雅、YSL、兰蔻、李宁、北面等品牌会选择使用 AI 驱动的虚拟主播进行自播，但由于技术尚未达到真人直播的水平，所以通常只在午夜时段排期。阿里云提供的品牌智能直播间基础版售价为 99000 元/（年×路），其中每个店铺视为一路，该服务提供多种功能。虚拟形象有 3D 卡通风格和 2D 拟真人风格，预设了丰富的动作库和真实的语音表现，但商品展示以图片为主，虚拟主播无法与产品有接触，纯粹只能动嘴皮，商品只能放在一旁，这样的测评结果缺乏真实性，容易引起用户反感。目前，AI 驱动的虚拟主播更像是一个花瓶，能够吸引一些好奇的用户，再负责一些基础性的产品介绍和互动问答。 11 月 11 日和 10 日的 AI 相关动态： 11 月 11 日：Google 在 iPhone 上测试独立的「Google Gemini」应用，新应用支持 iOS 用户使用 Gemini Live，通过语音命令与 AI 互动，功能类似 ChatGPT 的高级语音交流。包含视觉识别功能，并已在 2024 年 9 月对 Android 用户开放，预计将随 Gemini 2.0 的发布正式上线。 11 月 10 日：Google 发布 Gemini AI 驱动的视频演示工具 Vids，通过简单提示或 Google Drive 文档，自动生成视频故事板，包含场景、脚本和背景音乐。支持语音旁白和滚动式提词器，便于自然流畅的录制，应用于客户支持、培训视频、公司公告、会议回顾等多种场景。NVIDIA AI Blueprint 是长视频内容总结与问答解决方案，能快速总结数小时视频的关键事件和对话，省去逐帧观看的时间，支持长视频的搜索、问答和实时事件检测，适用于监控、教育、客户服务等场景，为开发者提供构建视频理解和摘要功能的框架。

以下是为您提供的关于视频实时翻译的相关信息： 在官方发布的视频中，GPT 能够帮助英语用户和西班牙语用户进行实时翻译，取代了翻译官的角色，准确清晰地表述用户想要表达的内容。 StreamSpeech 是一种实时语言翻译模型，能够实现流媒体语音输入的实时翻译，输出目标语音和文本，具有同步翻译、低延迟的特点，并能展示实时语音识别结果。

以下是一个利用 AI 大模型实现养老场景实时健康监测与风险预警的可行方案： 首先，需要明确相关的概念和技术名词。AI 即人工智能，机器学习是电脑找规律学习，包括监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习是基于有标签的训练数据，学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在无标签数据中自主发现规律，例如聚类。强化学习是从反馈中学习以最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。深度学习参照人脑，具有神经网络和神经元，因层数多被称为深度，神经网络可用于多种学习方式。生成式 AI 能生成文本、图片、音频、视频等内容形式，LLM 是大语言模型，生成图像的扩散模型不属于大语言模型，像谷歌的 BERT 模型可用于语义理解，如上下文理解、情感分析、文本分类。 在技术里程碑方面，2017 年 6 月谷歌团队发表的《Attention is All You Need》论文首次提出了 Transformer 模型，其完全基于自注意力机制处理序列数据，不依赖循环神经网络或卷积神经网络。 对于养老场景的实时健康监测与风险预警，可利用传感器收集老人的生理数据，如心率、血压、血糖等。这些数据通过物联网传输到服务器，利用深度学习算法对数据进行分析和处理。例如，使用基于 Transformer 模型的大模型，对历史健康数据和当前实时数据进行学习和分析，建立老人的健康模型。通过与正常健康指标的对比，及时发现异常情况，并结合无监督学习中的聚类算法，对不同健康状况的老人进行分类，以便提供个性化的预警和建议。同时，利用强化学习不断优化模型的预警准确性和及时性。 总之，通过整合传感器数据采集、物联网传输、深度学习算法分析和模型优化等环节，借助 AI 大模型实现养老场景的实时健康监测与风险预警。

以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。

以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总： 4 月 11 日： Pika 上线 Pika Twists 能力，可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中，结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术，可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术，实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像，在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage，通过图片生成可自由拼装 3D 场景，再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型，无缝支持各种视频生成任务（文本/图像/视频到视频）。 4 月 9 日： ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下，可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日： 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。

以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容： 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通： 课程安排：19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学，周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告：周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作，视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree：整合多种模型，可免费无限量试用，下载需科学上网，Mac 可拖到文件夹安装，推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布，主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理：网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹：每个项目通过在本地新建文件夹来区分，项目运行一轮一轮进行，可新建会话，终端可重开。 GitHub 仓库创建：仓库相当于本地项目，可新建，新建后有地址，可通过多种方式上传。 Python 环境安装：为方便安装提供了安装包，安装时要选特定选项，安装后通过命令确认。 代码生成与修改：在 tree 中输入需求生成代码，可对生成的代码提出修改要求，如添加滑动条、雪花形状、颜色等，修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库： 神秘风 Arcane：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism：Prompt：a robot is walking through a destroyed city,,big movements

目前在视频视觉理解能力方面表现出色的大模型有： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：它不仅支持文生视频、图生视频，还是开源视频生成模型中参数最大的支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其具有影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等优势。 2. 通义千问的 Qwen2.5VL：在 13 项权威评测中夺得视觉理解冠军，全面超越 GPT4o 与 Claude3.5。支持超 1 小时的视频理解，无需微调即可变身为 AI 视觉智能体，实现多步骤复杂操作。擅长万物识别，能分析图像中的文本、图表、图标、图形和布局等。

目前全世界较为厉害的视频视觉理解大模型有以下几个： 1. 昆仑万维的 SkyReelsV1：不仅支持文生视频、图生视频，是开源视频生成模型中参数最大且支持图生视频的模型。在同等分辨率下各项指标实现开源 SOTA。其优势包括影视化表情识别体系、人物空间位置感知、行为意图理解、表演场景理解等。 2. 腾讯的混元：语义理解能力出色，能精准还原复杂的场景和动作，如特定品种的猫在复杂场景中的运动轨迹、从奔跑到跳跃的动作转换、琴音化作七彩音符等。 3. Pixverse V3.5：全球最快的 AI 视频生成模型，Turbo 模式下可在 10 秒内生成视频，最快仅需 5 6 秒。支持运动控制更加稳定、细节表现力强、首尾帧生成功能，具备顶尖动漫生成能力。

以下是一个关于自动化出视频工作流的详细介绍： 优势： 全自动化处理，解放双手。 40 秒快速出片，效率提升。 成本低廉，每条仅需 0.0x 元。 输出质量稳定专业。 DeepseekR1 保证文案质量。 还能改进，例如可以加入配套 BGM，让视频更有感染力；增加更丰富的画面内容和转场效果；使用免费节点替代付费插件，进一步降低成本；优化模板样式，支持更多展示形式；增加自动化程度，支持批量处理。 工作流程： 1. 可以在扣子商店体验，建议自己搭建。 2. 工作流调试完成后，加入到智能体中，可以选择工作流绑定卡片数据，智能体则通过卡片回复。 3. 选择发布渠道，重点如飞书多维表格，填写上架信息（为了快速审核，选择仅自己可用），确认发布等待审核，审核通过后即可在多维表格中使用。 4. 创建飞书多维表格，添加相关字段，配置选择“自动更新”，输入相关字段后，“文案视频自动化”字段捷径会自动调用工作流，生成视频。 5. 表单分享，实现“填写表单，自动创建文案短视频”的效果。 6. 全自动视频合成使用多视频融合插件，一键导出成品。但需注意节点产生的视频是异步生成，可能无法马上展现，需耐心等待几秒。 如果您还有其他疑问或需要进一步的帮助，请随时联系。

图像翻译具有以下特点和功能： 多语言支持：涵盖 18 种语言，包括中文、英文、法语、日语、韩语和西班牙语。 保护图像主体：可选择不翻译品牌名称或重要信息，避免影响关键内容。 高分辨率处理：支持高达 4000×4000 像素的图像，确保翻译后画质清晰。 原始排版恢复：保留原字体、大小及对齐方式，确保设计一致性。 多行文本合并：将多行文本合并为段落翻译，避免逐行翻译造成误解。 清除文本痕迹：翻译后干净移除原文本，并恢复图像空白区域。

以下是关于您提出的“自动翻译英文文档”的相关内容： 一个基于 Python 的网页截图工具具有自动翻译英文内容为中文的功能。 在 Cursor 编辑器中，可直接在 Cursor Chat 里提出将中文版博客翻译成英文的要求，它会给出英文版本的文章，还能自动对比中英文文档并高亮差别，方便对英文进行直观修改，最终完成翻译。

以下为您介绍一些翻译插件和方法： 1. 提示词翻译副本 Alekpet： 插件地址：安装后重启 ComfyUI 即可。 将 CLIP 文本编码器转换为输入，连接翻译文本节点即可使用。 链接：https://github.com/kingzcheung/ComfyUI_kkTranslator_nodes 2. 提示词翻译副本 Prompt_Translate_to_English： 用的百度翻译 API 方法如下： 下载节点压缩包，并将它放在 custom_nodes 文件夹。 去百度翻译 Api 和登记册开发人员的帐户中得到您的 appid 和 secretKey。 百度翻译平台地址：https://fanyiapi.baidu.com/manage/developer 。 打开文件 config.py 在记事本/其他编辑，填您的 secretKey 在引号的 secretKey =""，保存文件重启 Comfy 即可。 3. 翻译一份英文 PDF 完整地翻译成中文的方法： DeepL（网站）： 点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 沉浸式翻译（浏览器插件）： 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」。 calibre（电子书管理应用）： 下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 谷歌翻译（网页）： 使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 百度翻译（网页）： 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）。 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、PDF、Word、Excel、PPT、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）。 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。 浏览器自带的翻译功能：如果一些 PDF 太大，翻译工具不支持，除了将 PDF 压缩或者切分外，还可以转成 HTML 格式，然后使用浏览器自带的网页翻译功能。

以下是一些将英文 PDF 完整翻译成中文的方法和相关的 AI 产品： 1. DeepL（网站）：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）：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）：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，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：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。 8. 浏览器自带的翻译功能：如果一些 PDF 太大，翻译工具不支持，除了将 PDF 压缩或者切分外，还可以转成 HTML 格式，然后使用浏览器自带的网页翻译功能。 此外，在文档翻译工程侧还有以下方案架构和效果提升小技巧： 方案架构： 文件解析：从用户上传的 PDF 等格式的文档中解析出文字，智谱开放平台提供了限时免费的文件解析服务 API。 预处理：提取出的文本可能会包含一些不必要的空格、特殊字符或者格式信息，需要对这些文本进行预处理，清除格式，标准化空格，以便于进行翻译。 片段切分：当页面内容较长时，可以通过切分片段，并通过高并发请求大模型来减少整体耗时。 模型调用：将预处理后的文本拼到 Prompt 模板中请求智谱模型 API。 结果整合：翻译完成后，将翻译后的译文按照期望的样式展示在用户交互界面中。 效果提升小技巧： 自定义专业术语：同一词语在不同行业、场景的含义不同，推荐以 KV 对的形式进行专有名词的翻译。 未来，随着大模型的不断迭代，GLM 等大语言模型将成为多语言翻译的主流核心底层技术，为全球用户带来更加精准、流畅的翻译体验。

以下为您提供关于大模型的相关信息： 大模型的应用： 有一个关于 PPT 翻译的案例，为了提高翻译效率编写了自动翻译脚本。脚本在 Python 环境下运行，前期准备需要根据自身 API 资源提前设置，推荐讯飞大模型，新账户免费送 200 万 tokens，有效期 3 个月。具体操作包括在 https://xinghuo.xfyun.cn/ 首页选择 API 接入，进入控制台创建新项目，按提示领取 200 万 tokens 的礼包，获取对应的 id、apikey、api secret 和接入路径。还需导入依赖，运行 CMD 输入 pip install pythonpptx 安装相关组件。 大模型的分类与特点： 1. encoderonly 模型：通常适用于自然语言理解任务，如分类和情感分析，代表模型是 BERT。 2. encoderdecoder 模型：结合 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容，用于翻译和摘要等，代表是谷歌的 T5。 3. decoderonly 模型：更擅长自然语言生成任务，如故事写作和博客生成，众多 AI 助手采用此结构。 大模型的特点包括预训练数据量大（来自互联网，包括论文、代码、公开网页等，通常用 TB 级数据预训练）、参数多（如 Open 在 2020 年发布的 GPT3 已达 170B 参数）。 大模型在翻译中的提示工程： 在翻译中，提示的文体规范很重要，涵盖语气、语言风格、长度等元素。设定明确的语气能引导大语言模型生成符合情感或专业背景的回答。明确输出的语言和复杂性对于不同专业知识水平的目标受众很关键。