Академик ҳужжатларни ажратиш
Тижорат мақсадларида фойдаланиш мумкин
568 моделлари
Сув белгиси йўқ
Қўшилиш талаб этилмайди
Модель:
+ GPT-5, Claude, Gemini
arXiv preprint, журнал мақоласи ёки диссертация бўлимига ташланг — AI уни тоза LaTeX-таъбга эга матнга айлантиради. Математик тенгламалар тенгламалар бўлиб қолади, кўп-стуллар кўриниши очилиб кетади, иқтибослар сақланиб қолади. Meta Nougat-base томонидан қўлланилади.
Мувозанатлар ўқилмоқда + столблар ёйилмоқда… ~10 сек/саҳифа
Кўпроқ параметрлар
Натижа
Токенлар тугади.
Яна теги олиш
❤️ Free.aiни севинг? Дўстларингизга айтинг!
Реферал линк олиш учун ва ҳар бир дўст учун 30,000 токен олиш учун га рўйхатдан ўтинг.
Яна кўпроқ хоҳлайсизми?
Бепул рўйхатдан ўтиш: 30,000 tokens/day
Бепул рўйхатдан ўтиш
Сизнинг илтимосингиз ишлатилмоқда...
arXiv мақолалари, журналлар ва диссертациялардан матн ва тенгламаларни олиб чиқинг. Математик тенгламалар LaTeX'га айлантирилади, кўп-стуллар кўриниши очиб ташланади, иқтибослар сақланиб қолади. Meta Nougat томонидан қўлланилади. Бепул, рўйхатдан ўтиш талаб этилмайди.
Қўллаш усули Академик ҳужжатларни ажратиш
1
Ўзингизнинг киритмани киритинг
Матн ёзинг, файл юкланг ёки хоҳлаган нарсангизни таърифланг. Ҳисоб керак эмас.
2
Юклаб олишни босинг
Бизнинг ИИ сизнинг илтимосни энг яхши очиқ манба моделлари ёрдамида секундлар ичида ишлайди.
3
Юклаб олиш ва улаш
Юклаб олиш, нусха кўчириш ёки натижани ўртоқлаш. Шахсий ва бизнес учун бепул.
Бу асбобни API орқали қўллаш
Бу асбобни ўз кодингиздан автоматлаштиринг. OpenAI-га мос келувчи REST охирги нуқтаси, Bearer-token аутентификацияси, қўшимча SDK талаб этилмайди. Токен қиймати веб интерфейсига мос келади.
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 Академик ҳужжатларни ажратиш tool on: ..."}]}'Бунга ўхшаш эркин AI асбоблари
Академик ҳужжатларни ажратиш - FAQ
Ҳар қандай илмий / тадқиқот ҳужжатларини PDF - arXiv preprint, конференция ҳужжатлари, журнал мақолалари, диссертациялар бўлимларини PDF шаклига туширинг ва AI уни тоза LaTeX форматли матнга айлантиради. Математик тенгламалар LaTeX форматида келади, кўп-стуллар кўриниши ўқиш тартибига мувофиқ ўзгартирилади ва цитаталар + манбалар рўйхати сақланиб қолади. pdftotext mangles махсус равишда зич илмий ҳужжатлар учун яратилган.
Meta's Nougat-base — миллионлаб arXiv саҳифаларида ўрганилган кўриш-кодловчи-декодловчи модел. У ҳар бир PDF саҳифасини тасвир сифатида қабул қилади ва структур Markdown + LaTeX чиқиндиларини чиқаради, шунинг учун тенгламалар ҳатто манба PDF да растр глифлари сифатида кўрсатилганда ҳам тўғри чиқади.
Docling асбоби (PDF to Markdown) IBM Granite-Docling'ни қўллайди — тез, кўриниш-муносиб, шартномалар, ҳисоботлар, қўлланмалар каби умумий бизнес ҳужжатлари учун оптималлаштирилган. Nougat секинроқ, аммо математика + кўп-стуллар илмий кўринишлар учун махсус тайёрлангани учун илмий мақолалар учун БУЮК МУКОФОТ. Docling'ни бизнес ҳужжатлари учун, Nougat'ни тадқиқотлар учун қўлланг.
Ҳа - бу ўлдирувчи хусусият. Сўз ичида математиклар '$...$' кўринишида қайтарилади, кўрсатилган тенгламалар '$$...$$' кўринишида кўрсатилади. У arXiv тақдимотларидан ҳам LaTeX-да тасвирланган тенгламаларни ўқий олади, ҳам эски мақолалардан скан қилинган расмли тенгламаларни. Қимматлиги мақолаларнинг кўпчилиги учун нашр даражасидир.
Ҳа — Nougat икки-сутунли/уч-сутунли кўринишларни тўғри ўқиш тартибига автоматик равишда айлантиради. Сутунлар орасидаги жумлалар орасидаги матнлар кўпаймайди. Фойдали маълумотлар ҳар бир бўлим охирида фойдали маълумотлар блокларига ажратилади.
Цитата белгилари `[12]` / `(Smith 2020)` сатрда қолади. Сўнгги манба рўйхати форматлаш билан бирга сақланиб қолади, шунинг учун сиз Zotero / Mendeley / бошқа цитата таҳлилчисига чиқиндини юборишингиз мумкин.
Бизнинг H200да ҳар бир саҳифа учун 8-15 сония. Типик 10 саҳифали конференция аризаси ~2 дақиқада бажарилади. Умумий сўровнома аризалари (50+ саҳифа) 8-12 дақиқани олади — топшириш ва кетиб қолиш.
Ҳар бир саҳифа учун 300 токен (600-қават). 10 саҳифали конференция материали = 3000 токен. 30 саҳифали диссертация боб = 9000 токен. Кунлик бепул пул кўпинча оддий тадқиқот-ўқишга етади.
Уни ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга ChatGPT/Claudeга __FRE
Ҳа - Nougat ўз OCR ишини бажаради. Born-digital arXiv тақдимотлари энг яхши (тўлиқ тенгламалар тасвири); скан қилинган эски ҳужжатлар ҳам ишлайди, аммо математик ишончлилиги бироз пасаяди. Скан қилинган матнлардаги энг яхши математик натижалар учун юклашдан олдин 300+ DPI га қайта скан қилинг.
Дарҳол ишланади, LaTeX матн чиқими сақланади (24 соат аноним / 7 кун тўловли ўртоқлашиш-пайванд муддати тугайди), манба PDF ажратиб олингандан кейин дарҳол ўчирилади. Ҳеч қачон ўқитиш учун ишлатилмайди. /privacy/ тўлиқ сиёсат учун.
Ҳа — кўп қисмли `файл`ни /v1/document/academic-pdf/га POST қилади. {text_url, pages, preview, tokens, share_url} қайтаради. Бейёр аутентификация (sk-free-…) ойига 10K бепул токен беради. /api/ curl мисолига эга.
Ушбу асбобни қандай баҳолайсиз?