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在github上没意中发掘的开源项目，名字叫做Stirling PDF。这个项目之前在文案里提过一句，但当时我用的是研发者封装的docker镜像。docker镜像在处理pdf to doc时有问题，不可正确将文件转换出来。
这次重新在本地安排，运行，一切正常。
Stirling PDF不仅功能多，亦是本地安排超级简单的项目。倘若你用Windows，直接下载.exe程序运行，而后用浏览器打开本地网址：localhost:8080就可。其他平台，直接下载.jar的java文件，在本地运用java运行环境加载就可。每次版本更新，用新版本覆盖老版本。简单到令人发指。
它能做什么？将各样文件转成pdf，将pdf转成各样文件；压缩pdf；修改pdf；加水印；拆分；旋转；修建。
正如这个项目的口号，一站式pdf处理方法。感兴趣的朋友能够去我的网站体验：pdf.naplesblue.cc，用户名暗码：web:Stirling123。
之因此对pdf开源项目感兴趣，实在是由于平时用到的时候，很头大。有些ppt发出去不想被修改，同期要保准内容格式正确，文件体积适当。pdf是这种情形下的最佳选取。但直接从ppt导出成pdf，文件总是太大。用第三方商场器具修改，又担心资料外泄，况且运用次数受限。
这下有了能够安排在本地的开源项目，虽然压缩率没那样高，但功能极重丰富。满足感爆棚。
感谢github，这么小众的需求，亦有人完善出来，况且持续更新。这份源代码，二次研发一下，乃至能够当做商场项目。可能已然有机构这么干了，把它集成到自己的工程里，当做卖点。
Github是全世界最大的开源社区，自由度极高，什么乱七八糟的项目都有。8300万用户，超过2亿个项目。它充分说明，只要不设限，人类的想象力确实充沛。
国内对标Github的是Gitee，风格完全的区别的社区。因为合规性需求，Gitee曾在2022年5月出台新政，所有项目必要人工审核之后才可开源。
严格管理下的“效率”和自由发挥后的“创新”，只能保存一个。
今天读到阑夕的一篇文案，说到近期对国内AI团队的采访，有一段转述朱啸虎的话，特别有意思。
“例如说美国大模型是牛逼，此刻中国亦投不进去，然则中国的AI创新能够让王一博的数字人给粉丝打tel卖货，转化率翻好几倍，美国干不来这般的创新。”
他说得不必定对，但确实反映了有些现象。在已然确定的方向下，国内的技术发展能够达到极高的效率和深度。倘若方向不确定，试错窗口要比美国小非常多，难以承载像Openai这般需维系数年才看得见曙光的“情怀”项目。
就像此刻的大模型，openai发掘新大陆之后，国内立刻卷起来。
对标GPT4的模型非常多，从谷歌的gemini到Claude3，人人都说自己的孩儿能力匹敌先辈。我用下来的结果，依然是ChatGPT效果最好，尤其是针对技术问题的解答。
gemini基本是瞎掰，非常多答案是错的，误导性非常强。Claude3好非常多，正确率与GPT4近似，完整度欠佳。
举个例子：
问AI这个问题：怎样在chrome的位置栏中输入某个域名后，浏览器拜访域名执行的位置，而不是将其当做重要词搜索？
问题背景：运用Chrome浏览器时，倘若不是平常域名，浏览器会自动将输入的字符串当做重要词，去搜索引擎搜索。我在家里安排的应用，自动分配了域名，期盼能够直接在位置栏中输入，而没需再加上http://。
ChatGPT罗里吧嗦答了一通，里面有一条最管用。直接在域名后加“/”，浏览器就不会将它当做重要词，而是尝试将其当做域名去解析。
Claud3给了5条意见，完全没用。谷歌gemini则让我去修改浏览器设置，调节搜索引擎重要词。
因此，模型的能力是不是真的变强，是不是真的能够用来当做可信的助手，只凭一张嘴不行，必要实质验证，在细微之处创立信任感。
所说AGI，通用人工智能，还有很长的路要走。但没可否认的是，现有AI的确大大拓展了我的能力边界。在各样开源项目安排时遇到的问题，迎刃而解。
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