AI发票解析可自动提取发票数据，将PDF和JPEG文档导出至Excel、ERP或通过API。省时、减少错误、简化AP流程。
AI发票解析利用人工智能技术自动解析发票，提取数据，支持快速导入Excel、ERP或会计工具。通过自动化，节省时间、减少错误，实现工作流程的高效化。
Aladin AI是一款能够在浏览器中运行的AI，为您提供多种工具和功能。
Aladin AI是一款功能强大的AI插件，能够为您的浏览器带来无限可能。它具有智能快速搜索、PDF分析、文档编辑等多种功能，为用户提供高效的工作和学习体验。
智能PDF文件摘要生成器，帮助用户快速摘要PDF内容。
Smart PDFs是一款智能PDF文件摘要生成器，通过AI技术帮助用户快速生成清晰且易分享的PDF摘要。其主要优点在于快速准确生成PDF摘要，节省用户时间，提高工作效率。定位于提升用户的生产力和工作效率。
通过 AI 快速生成 PDF 的清晰总结。
Smart PDFs 是一个在线工具，利用 AI 技术快速分析 PDF 文档，并生成简明扼要的总结。它适合需要快速获取文档要点的用户，如学生、研究人员和商务人士。该工具使用 Llama 3.3 模型，支持多种语言，是提高工作效率的理想选择，完全免费使用。
一个用于 PDF 科学论文翻译和双语对比的库。
BabelDOC 是一款旨在简化文档翻译的工具，特别是 PDF 文件。它不仅提供了命令行界面，还支持 Python API，并允许用户进行自我部署。该产品的主要优点在于其支持高达 1000 页的免费在线翻译服务，并具有良好的兼容性和扩展性。BabelDOC 旨在成为各种程序的嵌入式翻译解决方案，适用于学术研究、商业文件翻译等多个场景。
AI21推出的Jamba 1.6模型，专为企业私有部署设计，具备卓越的长文本处理能力。
Jamba 1.6 是 AI21 推出的最新语言模型，专为企业私有部署而设计。它在长文本处理方面表现出色，能够处理长达 256K 的上下文窗口，采用混合 SSM-Transformer 架构，可高效准确地处理长文本问答任务。该模型在质量上超越了 Mistral、Meta 和 Cohere 等同类模型，同时支持灵活的部署方式，包括在本地或 VPC 中私有部署，确保数据安全。它为企业提供了一种无需在数据安全和模型质量之间妥协的解决方案，适用于需要处理大量数据和长文本的场景，如研发、法律和金融分析等。目前，Jamba 1.6 已在多个企业中得到应用，如 Fnac 使用其进行数据分类，Educa Edtech 利用其构建个性化聊天机器人等。
Macro 是一款 AI PDF 编辑器，可将学术、法律和金融 PDF 转化为智能文档。
Macro 是一款基于人工智能技术的 PDF 编辑和阅读工具，旨在通过智能化功能提升用户处理 PDF 文档的效率。它利用 AI 技术为用户提供即时语言解释、智能定义链接、文档编辑等功能，帮助用户更好地理解和操作复杂的 PDF 文件。该产品主要面向专业人士，如学术研究人员、法律从业者和金融分析师，帮助他们快速提取关键信息、分析文档内容，并进行高效协作。其价格和具体定位尚未明确，但通过官网的注册页面可以推测可能采用订阅制或付费模式。
基于大模型 RAG 知识库的知识图谱问答系统，支持多种大模型适配和本地部署。
语析Yuxi-Know 是一个基于大模型 RAG 知识库的知识图谱问答系统，采用 Llamaindex + VueJS + Flask + Neo4j 构建。它支持 OpenAI、国内主流大模型平台的模型调用以及本地 vllm 部署，能够实现知识库问答、知识图谱检索和联网检索等功能。该系统的主要优点是灵活适配多种模型、支持多种知识库格式以及强大的知识图谱集成能力。它适用于需要高效知识管理和智能问答的企业和研究机构，具有较高的技术先进性和实用性。
8亿参数的多语言视觉语言模型，支持OCR、图像描述、视觉推理等功能
CohereForAI的Aya Vision 8B是一个8亿参数的多语言视觉语言模型，专为多种视觉语言任务优化，支持OCR、图像描述、视觉推理、总结、问答等功能。该模型基于C4AI Command R7B语言模型，结合SigLIP2视觉编码器，支持23种语言，具有16K上下文长度。其主要优点包括多语言支持、强大的视觉理解能力以及广泛的适用场景。该模型以开源权重形式发布，旨在推动全球研究社区的发展。根据CC-BY-NC许可协议，用户需遵守C4AI的可接受使用政策。
整合所有资料，让 AI 搜索回答，提升知识获取效率。
飞书知识问答是一款基于 AI 的知识管理工具，能够整合用户上传的各类资料，如 PDF、Word、PowerPoint 等，通过 AI 搜索技术快速提供精准答案。该产品主要面向企业用户和知识工作者，帮助他们高效管理和检索知识，提升工作效率。其技术优势在于强大的 AI 搜索算法和对多种文件格式的支持，能够快速解析和理解用户上传的内容，提供准确的问答服务。
用于多模态上下文中的检索增强生成的基准测试代码库。
M2RAG是一个用于多模态上下文中的检索增强生成的基准测试代码库。它通过多模态检索文档来回答问题，评估多模态大语言模型（MLLMs）在利用多模态上下文知识方面的能力。该模型在图像描述、多模态问答、事实验证和图像重排等任务上进行了评估，旨在提升模型在多模态上下文学习中的有效性。M2RAG为研究人员提供了一个标准化的测试平台，有助于推动多模态语言模型的发展。
OpenAI推出的最新语言模型GPT-4.5，专注于提升无监督学习能力，提供更自然的交互体验。
GPT-4.5是OpenAI发布的最新语言模型，代表了当前无监督学习技术的前沿水平。该模型通过大规模计算和数据训练，提升了对世界知识的理解和模式识别能力，减少了幻觉现象，能够更自然地与人类进行交互。它在写作、编程、解决问题等任务上表现出色，尤其适合需要高创造力和情感理解的场景。GPT-4.5目前处于研究预览阶段，面向Pro用户和开发者开放，旨在探索其潜在能力。
olmOCR是一个用于将PDF线性化以用于LLM数据集训练的工具包。
olmOCR是由Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)开发的一个开源工具包，旨在将PDF文档线性化，以便用于大型语言模型（LLM）的训练。该工具包通过将PDF文档转换为适合LLM处理的格式，解决了传统PDF文档结构复杂、难以直接用于模型训练的问题。它支持多种功能，包括自然文本解析、多版本比较、语言过滤和SEO垃圾信息移除等。olmOCR的主要优点是能够高效处理大量PDF文档，并通过优化的提示策略和模型微调，提高文本解析的准确性和效率。该工具包适用于需要处理大量PDF数据的研究人员和开发者，尤其是在自然语言处理和机器学习领域。
Phi-4-multimodal-instruct 是微软开发的轻量级多模态基础模型，支持文本、图像和音频输入。
Phi-4-multimodal-instruct 是微软开发的多模态基础模型，支持文本、图像和音频输入，生成文本输出。该模型基于Phi-3.5和Phi-4.0的研究和数据集构建，经过监督微调、直接偏好优化和人类反馈强化学习等过程，以提高指令遵循能力和安全性。它支持多种语言的文本、图像和音频输入，具有128K的上下文长度，适用于多种多模态任务，如语音识别、语音翻译、视觉问答等。该模型在多模态能力上取得了显著提升，尤其在语音和视觉任务上表现出色。它为开发者提供了强大的多模态处理能力，可用于构建各种多模态应用。
TableGPT2的预构建代理，用于基于表格的问答任务。
TableGPT-agent 是一个基于 TableGPT2 的预构建代理模型，专为处理表格数据的问答任务而设计。它基于 Langgraph 库开发，提供用户友好的交互界面，能够高效处理与表格相关的复杂问题。TableGPT2 是一个大型多模态模型，能够将表格数据与自然语言处理相结合，为数据分析和知识提取提供强大的技术支持。该模型适用于需要快速准确处理表格数据的场景，如数据分析、商业智能和学术研究等。
PIKE-RAG 是一种专注于领域知识和推理增强生成的模型。
PIKE-RAG 是微软开发的一种领域知识和推理增强生成模型，旨在通过知识提取、存储和推理逻辑增强大型语言模型（LLM）的能力。该模型通过多模块设计，能够处理复杂的多跳问答任务，并在工业制造、矿业和制药等领域显著提升了问答准确性。PIKE-RAG 的主要优点包括高效的知识提取能力、强大的多源信息整合能力和多步推理能力，使其在需要深度领域知识和复杂逻辑推理的场景中表现出色。
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