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。用第三方商场工具修改,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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