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Bard PDF

分类：: 热门工具

更新日期：: 2025-02-12 11:33

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介绍

Bard PDF，一个用于汇总和分析 PDF 文档的终极 ai 驱动工具，AI Bard PDF允许用户通过自然对话上传PDF文档并与之交互。通过与 AI 助手的自然对话从 PDF 文档中提取有用的见解。它能够按需生成摘要并回答后续问题，有可能为研究人员、学生和专业人士节省宝贵的时间。

Bard PDF通过对冗长的论文、报告或课程材料进行简明扼要的概述，Bard PDF 简化了过滤信息和识别关键主题或数据趋势的过程。用户可以更有效地掌握基本细节和概念。

Bard PDF通过与 Google Scholar 等宝贵资源的集成，Bard PDF 通过显示有关某个主题的相关外部学术文章来促进研究。它旨在成为扩展一个人的好奇心和学习的起点。

虽然目前的能力有限，但 Bard PDF的开发人员设想将来直接阅读完整的 PDF 以及增强的问答和反馈系统。结合最新 AI 技术的持续升级努力优化此免费工具的功能。

在对适当应用程序进行负责任的指导后，Bard PDF 可以作为消化信息、跨职能协作和释放用户全部智力潜力的有用助手。当然，要实现其雄心勃勃的目标，还需要取得更多进展。

AI Bard PDF的特点：

这些文件概述了 Bard 的几个关键现有和未来功能：

多模态能力 - 通过集成 Google Lens 等系统的功能来解释文本、图像、音频和潜在的视频。

多个草稿响应 - 查看 AI 生成的替代选项，以提示反馈或选择。

“Google it”链接检查 - 根据在线信息来源仔细检查回复。

固定和导出内容 - 通过导出保存对话和共享提示/响应。

扩展程序 - 连接到其他 Google 应用和服务以增强响应效果。

修改响应 - 通过控件调整音调、长度或其他质量。

40+ 支持的语言 - 广泛的语言功能，可实现辅助功能。

反馈机制 - 对响应进行评级，以提高未来的质量。

连接到用户文件 - 未来可能直接与云端硬盘/文档内容集成。

引文收录 - 为提高透明度，注明引用来源。

AI Bard PDF如何使用？

1、打开 Bard PDF。

3、在聊天窗口中，直接输入您要讨论的 PDF 文件的 URL 链接或 Google Drive 中的路径。

4、Bard 将阅读 PDF 的内容并准备好进行对话。

5、提出你想询问的问题，比如总结要点或提取具体章节等。

5、Bard 将根据您的问题回答并引用 PDF 的相关部分。

6、您可以继续进行自然语言对话，以更深入地研究与 PDF 相关的主题。

7、在对话过程中提供反馈和建议，以帮助 Bard PDF 改进其功能。

8、您可以保存对话内容并与他人共享。

AI Bard PDF - AI Bard PDF - aibardpdf.com.png

AI Bard PDF是如何工作的？

作为一个大型语言模型，Bard 最初接触到大量公开可用的文本语料库，以识别模式并预测后续单词或序列。然而，LLM不是简单地选择最有可能的下一个学期，而是可以灵活地生成更具创造性的答案。

当用户提示 Bard 时，它会考虑上下文和先前的响应，以起草多个响应草稿。它们会通过技术检查点，然后根据质量指标选择并返回。人类反馈通过强化学习帮助完善 Bard——指导它做出更好的反应。训练有素的人工审核员还会评估质量较低的回复，以提出改进建议。

虽然 Bard 有时会自信地给出答案，但作为 LLM，它并不能真正检索信息或执行计算，而只是预测后续语言。这种局限性，加上其训练数据中的潜在偏差或差距，可能导致不正确的信息生成，而谷歌希望通过与 Bard 的持续研究和开发来加强这些领域。

AI Bard PDF应用场景：

1、面向研究人员的 AI Bard PDF

Bard PDF 为寻求协作处理 PDF 文档的研究人员提供了一个有用的工具。正如 Google 文档中提到的，编码项目已成为 Bard 最流行的用途之一。研究人员可以将 PDF 形式的研究论文和数据上传到 Bard，以获得分析帮助，与 AI 一起探索假设，或获取关键发现的摘要以补充他们的工作。Bard 访问 Google 服务的能力还使其能够通过 Google Scholar 等工具提供有用的见解，整合来自整个网络的相关研究。虽然巴德的能力在许多方面仍然有限，但对于研究人员来说，它提供了作为助手的潜力，可以节省某些协作任务的时间。

3、面向专业人士的 AI Bard PDF

各个领域的专业人士都可以利用 Bard 来增强他们的工作。例如，律师可以使用 Bard 来审查大型案件文件并接收摘要以帮助制定策略。顾问可以在分析客户需求、创建演示文稿或比较行业数据方面获得 Bard 的帮助。营销人员可以利用 Bard 来收集竞争对手的见解、产生新的活动创意或从 Google 工具中获取趋势信息。虽然不能完全替代人类的知识和专业知识，但巴德可以通过帮助基础研究、协作和生产力任务来帮助补充专业人士的工作，使他们能够更专注于高级工作。

4、Bard 学生版 AI Bard PDF

AI Bard PDF有望成为学生的学习辅助工具。他们可以用它来总结和解释复杂的课程阅读或家庭作业问题。在复习考试时，Bard 可能会通过从课堂材料中生成练习题或抽认卡来提供帮助。对于小组项目，Bard 通过允许上传和讨论共享文档来促进协作。它与 Google 工具的集成还使学生可以访问相关的主题搜索结果。作为一项早期技术，Bard并不意味着要取代人类教师，而是可以作为一个有用的补充。教育工作者希望提供有关适当使用的指导。但是，通过从学生的工作量中移除一些日常任务，Bard可以帮助最大限度地发挥他们的学习潜力。

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Mistral AI最新公布_下一个OpenAI

成立9个月，当初那个「6人团队，7页PPT，8亿融资」的公司不断缔造传奇。Mistral AI今日发布的Mistral Large模型性能已经直逼GPT-4，同时和微软官宣合作。「下一个OpenAI」的爆相，已经越来越明显了。下一个OpenAI来了? 开源社区的另一个中心Mistral AI，刚刚发布了最强力的旗舰模型Mistral Large，性能直接对标GPT-4!(但可惜的是没有开源) Mistral Large具备卓越的逻辑推理能力，能够处理包括文本理解、转换以及代码生成在内的复杂多语言任务。在众多主流基准测试中，Mistral Large力压Anthropic的Claude 2和谷歌的Gemini Pro，成绩仅次于GPT-4! LLM领域，格局再次改变。同时，就在今天，AI圈又一重磅消息曝出：继OpenAI之后，微软将Mistral也纳入麾下! Mistral从诞生之初，就充满传奇的光环。成立4周，6人团队，7页PPT，8亿融资(1 05亿欧元)，简直堪称爽文走进现实。创始人Arthur Mensch是1993年出生的法国小伙，在谷歌工作3年后，在自己31岁时离开谷歌，拉拢了两位Llama模型的开发者，一起创立了这个日后可以和OpenAI、Anthropic分庭抗礼的公司。几个人的团队，极少的融资，做出的模型却可以和GPT-4掰手腕。如今再加上金主爸爸微软的撑腰，Mistral 「下一个OpenAI」的名头，是坐实了。 Mistral不开源?网友慌了! 现在，正处于全世界聚光灯下的Mistral，一举一动都十分引人注目。有网友发现Mistral修改了网站内容，删除了所有提及开源社区义务的内容，这立马引发了恐慌! 之前的主页(左);现在的主页(右) 不过，大家目前还不需要太过担心。根据外媒对Mistral CEO的采访，未来他们依然会坚持开源理念，但是同时也会推出性能最为强大的闭源模型参与商业竞争。现在他们已经完成了以规模命名的开源模型：Mistral 7B和Mistral 8 x 7B回馈社区，以「大中小」命名的闭源模型赚钱的产品线搭建。欧洲最强大模型来了! 话说回来，这次发布的Mistral Large，可以说是最适合欧洲人体质的大模型。简单来说： - Mistral Large能够母语般流利地使用英语、法语、西班牙语、德语和意大利语，深刻理解各自的语法规则和文化背景。 - Mistral Large能够处理32K Token的上下文内容，使其能够从庞大的文档中精确快速地提取信息。 - Mistral Large在执行具体指令方面异常精准，这让开发人员可以根据自己的需求定制内容审查政策——例如，Mistral AI利用它来进行了le Chat的系统级别审查。 - Mistral Large原生支持函数调用。这个特性，结合Mistral AI在la Plateforme上实施的输出内容限制模式，极大地促进了应用程序的开发和技术栈的现代化。目前，Mistral AI的这个新旗舰模型仅在Azure AI和Mistral AI平台上可用。其中，在Azure AI上的定价如下：输出为0 024美元 1000 token，输入为0 008美元 1000 token。推理能力与知识掌握要说Mistral Large最令人印象深刻的，还是超强的推理能力。作为旗舰模型，Mistral Large在常识、推理以及知识方面，都展现出了令人瞩目的实力。虽然和GPT-4还有不小的差距，但Claude 2和Gemini Pro 1 0基本上已经是手下败将了。多语言能力作为一款欧洲人自己的大模型，Mistral Large在法语、德语、西班牙语和意大利语上的表现，均优于Llama 2 70B模型。同时，也强过自家更小规模的模型。数学与编程能力在编程和数学方面，Mistral Large的能力也非常突出。不仅相比自己其他模型有了大幅的提升，而且在主流的测试基准上都取得了不俗的成绩。「小杯」也来了相比之下，规模更小的Mistral Small，则更加专注于对延迟和成本的优化。相较于Mixtral 8x7B，Mistral Small展现出更优异的性能和更低的延迟，是介于Mistral AI开源模型和旗舰模型之间的解决方案。与Mistral Large类似，Mistral Small同样采用了在RAG和函数调用方面的创新技术。此外，Mistral还优化了自家的服务接口： - 提供竞争力价格的开放权重端点，包括open-mistral-7B和open-mixtral-8x7b。 - 推出新的优化模型端点，包括mistral-small-2402和mistral-large-2402 同时继续提供未更新的mistral-medium。和微软官宣合作，Mistral AI腰板更硬了除了宣布模型之外，Mistral AI还官宣了和微软的深度合作。而这也是微软继OpenAI之后，再次「真金白银」地入股AI圈的另一家顶流模型公司。虽然2023年4月才成立，Mistral AI已经对欧洲的AI领域产生了重大影响。开源模型Mistral 7B和Mixtral的发布，惊艳了一众开发者，在AI社区掀起了轩然大波。如今微软的支持，让更多人坚信：Mistral就是下一个OpenAI。 Mistral AI是法国的AI初创公司，微软与它的合作，无疑让微软在欧洲也建立起了自己的AI影响力。两家公司的合作，目标是弥补基础AI研究与实际解决方案之间的差距。如果在未来建立多年的合作伙伴关系，Mistral AI就可以访问微软Azure的AI基础设施了。微软的加持对Mistral AI意味着什么，不言而喻。不光Mistral AI下一代LLM的开发和部署会大大加速，并且会开辟出新的商机。以欧洲为基础，Mistral AI会向全球市场扩张自己的影响力! 具体来说，微软和Mistral AI之间的合作集中在以下三个关键领域—— 超算基础结构：微软将通过Azure AI超算基础结构支持Mistral AI，用于AI训练和推理工作负载。扩展市场：微软和Mistral AI将通过Azure AI Studio中的MaaS和Azure机器学习模型目录，向客户提供Mistral AI的高级模型。 AI研发：微软和Mistral AI将探索合作，为指定的客户开发专有模型，甚至包括欧洲公共部门的工作负载。目前，两家公司还没有透露财务细节。最近，Mistral AI以近20亿美元的估值，筹集了4 5亿欧元，由科技投资者Andreessen Horowitz领投。不过，跟它在美国的竞争者比，Mistral AI所获得的资金显然并不算多。要知道，OpenAI仅从微软就获得了超过100亿美元的投资，而Anthropic从谷歌和亚马逊获得的资金，也高达60亿美元。据《华尔街日报》报道，去年10月，谷歌承诺向Anthropic投资20亿美元因此，此项合作一出，Mistral AI「欧洲版OpenAI」的名头，更加坐实了。而对于微软来说，这项投资也是好处多多——这是它在欧洲AI领域站稳脚跟的机会。本来，作为Azure云中欧盟服务器上OpenAI模型的唯一提供商，微软已经在欧洲的AI竞赛中处于领先地位。不过AI在欧洲所受的待遇，并不像在美国那样备受支持。欧洲许多国家对于AI的态度偏保守，他们持的是批判性的态度，尤其是在数据保护方面。而如果是欧洲服务器商的欧洲AI模型，或许能让人放心，不失为一种不错的补救措施。成立9个月的传奇AI初创企业，挑战硅谷巨头 Mistral在种子轮融资时「6人团队，7页PPT，8亿融资」的故事，值得好好讲一讲。 2023年初，还在谷歌工作的Arthur Mensch，刚刚30岁。一年之后，他离开谷歌创立自己的公司，只用了9个来月的时间，就已经估值20亿美元! Mensch于2020年初加入了谷歌，成为DeepMind的研究员，他的研究方向是提高AI和机器学习系统的效率。那时他27岁。后来，他和两位之前一起参与了Llama模型研发的年轻人Timothée Lacroix和Guillaume Lample一起，决定成立一家公司，通过更加高效的方法构建和部署AI模型。他们相信，小团队能力在灵活性上超越硅谷的大公司，而开源模型就是他们实现这一目标的利器。虽然已经从各路投资者那里筹集了超过5亿美元，他的公司Mistral AI相比于微软支持的OpenAI，谷歌，乃至Anthropic，依然显得有些「微不足道」。这些巨头，以及巨头重金支持的巨型独角兽投入了几十亿美元来构建全世界最先进的AI系统。但Mensch并不担心与这些庞然大物竞争。「我们的目标是成为 AI 领域中最节省资本的公司，」Mensch表示。「这是我们成立的初衷。」对于刚刚推出的Mistral Large模型，他认为，这款模型在执行某些推理任务上能够与OpenAI最先进的语言模型GPT-4和谷歌的新模型Gemini Ultra相匹敌。 Mensch透露，开发这款新模型的成本不到2000万欧元(约合2200万美元)。 Mistral巴黎总部的办公室相比之下，OpenAI的首席执行官Sam Altman曾在去年发布GPT-4时表示，训练他们公司的大型模型的成本接近1亿美元。而且随着他们用行业内最为高效的开源模型不断震惊业界，他们也获得了微软，英伟达和Salesforce等大公司的背书。巨头们也通过现金或者算力的支持，获取了Mistral AI的少量股份。伴随着Mistral Large的发布，9个月前他们用7页PPT吹下的牛，已经完全兑现了。撬动8亿元投资的六人团队这六个人的团队，是这样组成的。 Arthur Mensch在巴黎综合理工学院和巴黎高等师范学院学习期间，结识了另两位创始人——Timothée Lacroix和Guillaume Lample。两人都是Meta AI团队的，Lample甚至领导了LLaMA的开发。几个三十出头的年轻人，在LLM开发领域已经有不少经验。在当时，即使在全世界范围内，具备构建、训练和优化LLM专业经验的人，也不超过100人。而另外三位，分别是来自法国巴黎健康初创公司Alan的CEO Jean-Charles Samuelian和CTO Charles Gorintin，以及前法国数字事务国务秘书Cédric O。 AI科学家，如何创立自己的独角兽公司 Mensch个头高大，一头浓密的深色头发，他既不像典型的科技极客，也不像常见的CEO。他的朋友和同事们说，他总是一边喝啤酒一边轻松地和朋友开玩笑。作为一名运动爱好者，他在2018年提交博士论文前的几个月，以不到三小时半的时间跑完了巴黎马拉松。 Mensch从小就在学术追求与创业之间徘徊。他出生在巴黎西郊，母亲是物理老师，父亲拥有一家小型科技公司。这位未来的CEO毕业于法国顶级的数学和机器学习院校。他的导师们将他描述为一个热情投入、能够迅速掌握自己几乎没有基础的项目的学生。「我确实热爱探索新事物，」Mensch 表示。「我很容易感到厌倦。」在攻读博士期间，Mensch的研究方向是优化软件，分析核磁共振图像(fMRI)系统的三维大脑图像，让软件能够处理高达数百万的图像量。 2020年底，Mensch加入了DeepMind，在那里他参与开发了大语言模型。到了2022年，他以主要作者的身份发表了著名的「Chinchilla论文」。这项研究重新定义了人们对AI模型的大小、训练它所需的数据量以及其性能之间关系的认识，被称为AI缩放法则。随着2022年AI竞赛的升温，Mensch对于大公司的AI实验室减少了关于大语言模型研究成果的发表，减少了与研究社区的分享这一情况表示失望。 ChatGPT发布后，谷歌决定加速追赶。 Mensch所在的团队从一个10人的小团队变为30人，最后扩充成为了一个70人的大团队。「我觉得我在事情变得过于官僚化之前应该离开了，」Mensch 说。「我不想在大型科技公司中开发那些不透明的技术。」 Mistral在2023年春天向投资者提出的最初方案中，批评了由美国公司主导的「正在形成的寡头垄断」，这些公司开发的是专有闭源模型。对于Mensch和他的合伙人来说，将他们的初始AI系统作为开源软件发布，允许任何人免费使用或修改，这是一个重要的原则。这也是吸引开发者和潜在客户的一种方式，他们希望每个人对自己使用的AI有更多的控制权。尽管Mistral现在的最先进模型Mistral Large并不开源，但Mensch表示：「在构建商业模式和坚持我们的开源价值观之间找到一个平衡点是非常微妙的。我们希望创造新的事物、新的架构，但是还想向我们的客户提供一些额外的产品和服务。」