Тадқиқот ҳужжатларини матнга
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...
Ҳар қандай тадқиқот ҳужжатларини PDF форматидан LaTeX форматидаги матнга айлантиринг. arXiv, IEEE, Springer, ACM учун яратилган. Математик тенгламалар тенгламалар бўлиб қолади. Бепул.
Қўллаш усули Тадқиқот ҳужжатларини матнга
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 Тадқиқот ҳужжатларини матнга tool on: ..."}]}'Бунга ўхшаш эркин AI асбоблари
Тадқиқот ҳужжатларини матнга - FAQ
Тадқиқот мақолаларини - arXiv preprints, журнал мақолалари, диссертацияларни - математика + иқтибослар учун оптималлаштирилган тоза LaTeX форматидаги оддий матнга айлантиради. Мувозанатлар `$...$` LaTeX кўринишида қайтарилади, кўп-стуллар кўриниши ёпилади, манбалар сақланиб қолади. PDF'ни матн редакторига кўчириб-ёпиштиришдан тезроқ + ақллироқ.
pdftotext каби умумий PDF асбоблари тенгламаларни йўқ қилади ва кўп-стуллар ўқиш тартибини бузади — хотира учун яхши, мақолалар учун фойдасиз. Nougat (бу асбоб ортидаги модел) миллионлаб arXiv саҳифаларида махсус шу ҳолатни бошқариш учун тайёрланган.
Ҳозирча фақат PDF — рақамли ва скан қилинган иккиси ҳам ишлайди. Максимум 50 МБ. Кўпгина тадқиқот мақолалари ≤10 МБ, шунинг учун бу амалда чеклов эмас.
Nougat LaTeX-флаворли Markdown чиқиндисини чиқаради — `$...$` шаклидаги сатр ичидаги тенгламалар, `$$...$$` кўринишида кўрсатилади. Чоп этилган натижани Pandoc / Quarto / Jupyter ноутбукига ташланг ва тенгламалар ўз-ўзидан кўрсатилади. Ёки уни ChatGPTга юборинг ва ҳар бир тенгламанинг оддий инглизча тушунтиришини сўранг.
Ҳа — автоматик. Иккита столбчали IEEE-стили ва учта столбчали журнал кўринишлари ҳам тўғри ўқиш тартибида битта ўқиш мумкин бўлган матн оқими сифатида чиқади.
Жадваллар Markdown жадвал синтаксисига ажратилади. Рўйхат остидаги ёзувлар сақланиб қолади; расмлар ўзлари ажратилмайди (фақат матн + математика сақланиб қолади).
Сатр ичида келтирилган иқтибос белгилари улар турган жойида қолади. Сўнгги манбалар/библиография бўлими бутун ҳолда ажратилади, шунинг учун уни Zotero, BibTeX ёки ўзингизнинг конвейерингизда ишлатасиз.
Ҳар бир саҳифа учун тахминан 8-15 сония. Ҳар бир саҳифа учун 300 белги (600-қават). 10-саҳифали қоғоз = 3K белги; кунлик бепул пул рўйхатдан ўтган фойдаланувчилар учун кунига бир неча қоғозни қоплайди.
PDF файллар дарҳол ишланади ва ўчирилади. Чоп этилган маълумотлар 24 соат (аноним) / 7 кун (пулли) сақланади. Мактаб учун ҳеч қачон фойдаланилмайди.
Ҳа — тоза LaTeX чиқиндиси LLM нинг қуйи оқимига кириш учун идеалдир. Кўплаб фойдаланувчилар бу охирги нуқта устида қоғоз-қидирув двигателларини ёки "бу қоғозни тушунтиринг" ботларини қурадилар.
GROBID иқтибос олиш учун жуда яхши, аммо математикада заиф. SciPDF эса ишга тушириш учун оғирроқ. Nougat бир марталик тўлиқ PDF→матн+математика конверсияси учун мўлжалланган - фақатгина мақолани ўқиш мумкин бўлган матн сифатида истаган охирги фойдаланувчилар учун энг яхши.
Ҳа — /v1/document/academic-pdf/ охиридаги билан бир хил. Кўп қисмли `файл` юклаш, JSON жавоби, Bearer auth. curl мисоли учун /api/.
Ушбу асбобни қандай баҳолайсиз?