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在github上无意中发现的开源项目,名字叫做Stirling PDF。这个项目之前在文章里提过一句,但当时我用的是开发者封装的docker镜像。docker镜像在处理pdf to doc时有问题,不能正确将文件转换出来。

这次重新在本地部署,运行,一切正常。

Stirling PDF不仅功能多,也是本地部署超级简单的项目。如果你用Windows,直接下载.exe程序运行,然后用浏览器打开本地网址:localhost:8080即可。其他平台,直接下载.jar的java文件,在本地使用java运行环境加载即可。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?将各种文件转成pdf,将pdf转成各种文件;压缩pdf;修改pdf;加水印;拆分;旋转;修建。

之所以对pdf开源项目感兴趣,实在是因为平时用到的时候,很头大。有些ppt发出去不想被修改,同时要保证内容格式正确,文件大小适当。pdf是这种情形下的最佳选择。但直接从ppt导出成pdf,文件总是太大。用第三方商业工具修改,又担心资料外泄,而且使用次数受限。

这下有了能够部署在本地的开源项目,虽然压缩率没那么高,但功能极大丰富。满足感爆棚。

感谢github,这么小众的需求,也有人完善出来,而且不断更新。这份源代码,二次开发一下,甚至可以当做商业项目。可能已经有公司这么干了,把它集成到自己的工程里,当做卖点。

Github是全球最大的开源社区,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,风格完全的不同的社区。由于合规性要求,Gitee曾在2022年5月出台新政,所有项目必须人工审核之后才能开源。

严格管理下的“效率”和自由发挥后的“创新”,只能保留一个。

今天读到阑夕的一篇文章,说到最近对国内AI团队的采访,有一段转述朱啸虎的话,很有意思。

“比如说美国大模型是牛逼,现在中国也投不进去,但是中国的AI创新可以让王一博的数字人给粉丝打电话卖货,转化率翻好几倍,美国干不来这样的创新。”

他说得不一定对,但确实反映了一些现象。在已经确定的方向下,国内的技术发展能够达到极高的效率和深度。如果方向不确定,试错窗口要比美国小很多,难以承载像Openai这样需维系多年才看得见曙光的“情怀”项目。

就像现在的大模型,openai发现新大陆之后,国内立刻卷起来。

对标GPT4的模型很多,从谷歌的gemini到Claude3,人人都说自己的孩子能力匹敌前辈。我用下来的结果,依然是ChatGPT效果最好,特别是针对技术问题的解答。

gemini基本是瞎掰,很多答案是错的,误导性非常强。Claude3好很多,正确率与GPT4近似,完整度欠佳。

举个例子:

问AI这个问题:如何在chrome的地址栏中输入某个域名后,浏览器访问域名执行的地址,而不是将其当做关键词搜索?

问题背景:使用Chrome浏览器时,如果不是常见域名,浏览器会自动将输入的字符串当做关键词,去搜索引擎搜索。我在家里部署的应用,自行分配了域名,希望能够直接在地址栏中输入,而无需再加上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关键词,而是尝试将其当做域名去解析。

Claud3给了5条建议,完全没用。谷歌gemini则让我去修改浏览器设置,调整搜索引擎关键词。

所以,模型的能力是否真的变强,是否真的能够用来当做可信的助手,只凭一张嘴不行,必须实际验证,在细微之处建立信任感。

所谓AGI,通用人工智能,还有很长的路要走。但无可否认的是,现有AI的确大大拓展了我的能力边界。在各种开源项目部署时遇到的问题,迎刃而解。

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