ເຄື່ອງມືດຶງເອກະສານຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ
ການນໍາໃຊ້ການຄ້າ OK
568 models
ບໍ່ມີເຄື່ອງໝາຍນ້ຳ
ບໍ່ມີການລົງທະບຽນທີ່ຕ້ອງການ
ແບບ:
+ GPT-5, Claude, Gemini
ຖອນ arXiv preprint, journal paper, ຫຼື ບົດວິຊາ — AI ປ່ຽນມັນເປັນຂໍ້ຄວາມ LaTeX-flavored ທີ່ສະອາດ. समीकरण गणित ຮັກສາໄວ້ເປັນ समीकरण, बहु-कक्षा ब्लाइंडिंग ໄດ້ຮັບ unwound, उद्धरण संरक्षित.
ການອ່ານສົມຜົນ + ການ unwinding ຄໍລໍາ... ~ 10 ນາທີ / ຫນ້າ
ຕົວເລືອກລະດັບສູງ
ຜົນ
ບັດທອງເຫຼືອໜ້ອຍແລ້ວ
ເອົາໂຕກັ່ນເພີ່ມຕື່ມ
❤️ ຮັກ Free.ai? ເວົ້າກັບເພື່ອນຂອງທ່ານ!
ລົງທະບຽນ ເພື່ອໄດ້ຮັບລິ້ງແນະນໍາແລະໄດ້ຮັບ 30,000 tokens ຕໍ່ເພື່ອນ.
ຕ້ອງການເພີ່ມຕື່ມອີກບໍ?
ລົງທະບຽນຟຣີ: 30,000 tokens/ມື້
ລົງທະບຽນຟຣີ
ກຳລັງປະມວນຜົນຄໍາຮ້ອງຂໍຂອງທ່ານ...
ດຶງຂໍ້ຄວາມ + ຂໍ້ສົມມຸດຕິຖານອອກມາຈາກ arXiv papers, journals, ແລະ theses. ຂໍ້ສົມມຸດຕິຖານທາງຄະນິດສາດຖືກປ່ຽນເປັນ LaTeX, ການຈັດວາງຫຼາຍຄໍລໍາຖືກຖອດອອກ, ຄໍາອ້າງອີງຖືກຮັກສາໄວ້. ສະຫນັບສະຫນູນໂດຍ Meta Nougat. ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າ, ບໍ່ມີການລົງທະບຽນ.
ວິທີການໃຊ້ ເຄື່ອງມືດຶງເອກະສານຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ
1
បញ្ចូលຂໍ້ມູນເຂົ້າມາຂອງທ່ານ
ພິມຂໍ້ຄວາມ, ສົ່ງໄຟລ໌ຂຶ້ນໄປ, ຫຼື ອະທິບາຍສິ່ງທີ່ທ່ານຕ້ອງການ. ບໍ່ມີບັນຊີທີ່ຕ້ອງການ.
2
ចុចເພື່ອສ້າງ
AI ຂອງພວກເຮົາ ຈັດການຄໍາຮ້ອງຂໍຂອງທ່ານໃນສອງສາມວິນາທີໂດຍໃຊ້ແບບຟອມ Open-Source ທີ່ດີທີ່ສຸດ.
3
ດາວໂຫລດ ແລະ ແບ່ງປັນ
ດາວໂຫລດ, ຖ່າຍທອດ, ຫຼື ແບ່ງປັນຜົນງານຂອງທ່ານ. ໂດຍບໍ່ເສຍຄ່າ ສຳ ລັບໃຊ້ສ່ວນຕົວ ແລະ ການຄ້າ.
ប្រើເຄື່ອງມືນີ້ຜ່ານ API
ອັດຕະໂນມັດເຄື່ອງມືນີ້ຈາກລະຫັດຂອງທ່ານເອງ. OpenAI-ເຂົ້າກັນໄດ້ REST endpoint, Bearer-token auth, ບໍ່ຈໍາເປັນ SDK ເພີ່ມເຕີມ. ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ Token ກົງກັບເວບໄຊທ໌ອິນເຕີເຟດ.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/chat/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model": "qwen7b", "messages": [{"role": "user", "content": "Use the ເຄື່ອງມືດຶງເອກະສານຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ tool on: ..."}]}'ເຄື່ອງມື AI ຟຣີທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
ເຄື່ອງມືດຶງເອກະສານຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ - FAQ
ເອົາລົງໃນເອກະສານ PDF ການສຶກສາ / ຄົ້ນຄ້ວາໃດໆ - arXiv preprint, ບົດລາຍງານກອງປະຊຸມ, ບົດຂຽນວາລະສານ, ບົດຂຽນບົດຂຽນ - ແລະ AI ປ່ຽນມັນເປັນຂໍ້ຄວາມທີ່ຈັດຮູບແບບ LaTeX ທີ່ສະອາດ. ຂໍ້ສົມມຸດຕິຖານທາງຄະນິດສາດມາຜ່ານ LaTeX ຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ການຈັດວາງຫຼາຍແຖວຖືກລົບລ້າງໃນ ລຳ ດັບການອ່ານ, ແລະລາຍຊື່ການອ້າງອີງ + ແຫຼ່ງແມ່ນຖືກຮັກສາໄວ້. ສ້າງຂື້ນໂດຍສະເພາະ ສຳ ລັບປະເພດເອກະສານວິທະຍາສາດ pdftotext mangles.
ພື້ນຖານ Nougat ຂອງ Meta - ແບບຈຳລອງການບັນທຶກ-ດັດແກ້ຂໍ້ມູນທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກ ໜ້າ arXiv ຫຼາຍລ້ານ ໜ້າ. ມັນຈັດການກັບ ໜ້າ PDF ແຕ່ລະໜ້າຄືກັບຮູບພາບ ແລະ ສົ່ງຜົນອອກເປັນ Markdown + LaTeX ທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ເຊິ່ງເປັນເຫດຜົນທີ່ວ່າສົມການຈະຖືກສະແດງອອກຢ່າງຖືກຕ້ອງເຖິງແມ່ນວ່າຈະສະແດງອອກເປັນ glyphs ແບບ raster ໃນແຫຼ່ງ PDF.
ເຄື່ອງມື Docling (PDF to Markdown) ນໍາໃຊ້ IBM Granite-Docling - ໄວ, layout-aware, ປັບປຸງສໍາລັບເອກະສານທຸລະກິດທົ່ວໄປເຊັ່ນ: ສັນຍາ, ລາຍງານ, ຄູ່ມື. Nougat ແມ່ນຊ້າກວ່າແຕ່ດີກວ່າຫຼາຍກ່ຽວກັບບົດຂຽນວິທະຍາໄລເພາະວ່າມັນໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມໂດຍສະເພາະກ່ຽວກັບຄະນິດສາດ + ຫຼາຍ-ຄໍລໍາການວາງແຜນວິທະຍາສາດ. ນໍາໃຊ້ Docling ສໍາລັບເອກະສານທຸລະກິດ, Nougat ສໍາລັບການຄົ້ນຄວ້າ.
ຍອມຮັບ - ນັ້ນແມ່ນຄຸນສົມບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ. ຕົວເລກໃນສາຍຈະກັບມາເປັນ '$... $', ສະແດງສົມມຸດຖານເປັນ '$$... $$'. ມັນສາມາດອ່ານທັງສອງສົມມຸດຖານທີ່ໄດ້ສະແດງໂດຍ LaTeX ຈາກການສະເໜີ arXiv ແລະ ຜົນສົມມຸດຖານທີ່ໄດ້ສະແກນຈາກບົດຄວາມເກົ່າ. ຄຸນນະພາບແມ່ນລະດັບການພິມເຜີຍແຜ່ສໍາລັບບົດຄວາມສ່ວນໃຫຍ່.
ຍອມຮັບ - Nougat ເປີດການວາງແບບສອງຄໍລໍາ/ ສາມຄໍລໍາໃຫ້ເປັນລຳດັບການອ່ານທີ່ຖືກຕ້ອງໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ບໍ່ມີຂໍ້ຄວາມທີ່ຈະຫຼົບໄປໃນກາງຄຳສັບລະຫວ່າງຄໍລໍາອີກຕໍ່ໄປ. ຂໍ້ຄວາມຂ້າງລຸ່ມແມ່ນຖືກດຶງອອກມາເປັນກ່ອງຂໍ້ຄວາມຂ້າງລຸ່ມທີ່ສຸດຂອງພາກແຕ່ລະພາກ.
ຕົວຊີ້ວັດການອ້າງອີງ `[12]` / `(Smith 2020)` ຖືກຮັກສາໄວ້ໃນແຖບຂໍ້ຄວາມ. ລາຍຊື່ອ້າງອີງທີ່ສຸດຈະຖືກຮັກສາໄວ້ດ້ວຍການຈັດຮູບແບບທີ່ບໍ່ປ່ຽນແປງ, ສະນັ້ນທ່ານສາມາດສົ່ງຜົນອອກໄປຍັງ Zotero / Mendeley / ຕົວວິເຄາະການອ້າງອີງແບບຕົວເລືອກໄດ້.
ປະມານ 8-15 ວິນາທີຕໍ່ ໜ້າ ຈໍໃນ H200 ຂອງພວກເຮົາ. ເອກະສານກອງປະຊຸມແບບປົກກະຕິ 10-page ແລ່ນໃນ ~2ນາທີ. ເອກະສານ survey ຍາວ (50+ ຫນ້າ) ໃຊ້ເວລາ 8-12 ນາທີ - ສົ່ງແລະໄປ.
300 ບັດຕໍ່ຫນ້າ (ຊັ້ນ 600). 10 ບົດລາຍງານກອງປະຊຸມຫນ້າ = 3,000 ບັດ. ບົດທີ 30 ຫນ້າ = 9,000 ບັດ. ຫ້ອງນ້ໍາຟຣີທຸກໆມື້ປົກຄຸມການຄົ້ນຄວ້າ-ການອ່ານ casual ຫຼາຍທີ່ສຸດ.
ສົ່ງມັນເຂົ້າສູ່ ChatGPT/Claude ເພື່ອສັງລວມບົດຂຽນ, ສ້າງ RAG ສ່ວນຕົວຜ່ານ corpus ຂອງບົດຂຽນ, ຄົ້ນຫາຄວາມໝາຍໃນຫໍສະໝຸດຂອງທ່ານເອງ, ຖ່າຍທອດຂໍ້ສົມມຸດຕິຖານໂດຍກົງໄປສູ່ໂຄງການ LaTeX, ຫຼືພຽງແຕ່ອ່ານບົດຂຽນເປັນຂໍ້ຄວາມປົກກະຕິໃນໂທລະສັບຂອງທ່ານ.
ຍອມຮັບ - Nougat ເຮັດຂັ້ນຕອນ OCR ຂອງຕົນເອງ. ການສະເໜີແບບ Born- digital arXiv ແມ່ນດີທີ່ສຸດ (ການສະແດງຂໍ້ສົມມຸດທີ່ສະອາດ); ບົດຄວາມເກົ່າທີ່ໄດ້ສັ່ນສະເທືອນເຮັດວຽກໄດ້ດີເຊັ່ນກັນ ແຕ່ຄວາມຖືກຕ້ອງທາງດ້ານຄະນິດສາດຫຼຸດລົງເລັກນ້ອຍ. ສຳລັບຜົນການຄິດໄລ່ທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການສັ່ນສະເທືອນ, ກວດເບິ່ງຄືນອີກທີ່ 300+ DPI ກ່ອນທີ່ຈະອັບໂຫລດ.
ຂະບວນການທັນທີ, ຜົນຜະລິດຂໍ້ຄວາມ LaTeX ແມ່ນຖືກຮັກສາໄວ້ (24h ຊື່ບໍ່ມີ / 7d ຈ່າຍແບ່ງປັນ- ລິ້ງໝົດອາຍຸ), ແຫຼ່ງ PDF ແມ່ນຖືກລຶບອອກຫຼັງຈາກການດຶງອອກ. ບໍ່ເຄີຍໃຊ້ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ. / ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ / ສຳ ລັບນະໂຍບາຍເຕັມ.
ຍິນດີຕ້ອນຮັບ - POST multipart `ໄຟລ໌` ກັບ /v1/document/academic-pdf/. ຜົນໄດ້ຮັບ {text_url, ຫນ້າ, ເບິ່ງກ່ອນ, tokens, share_url}. Bearer auth (sk-ຟຣີ-...) ສະຫນອງ 10K tokens ຟຣີ / ເດືອນ. /api/ ມີຕົວຢ່າງ curl.
ທ່ານຈະໃຫ້ຄະແນນເຄື່ອງມືນີ້ແນວໃດ?