北京
大家好，我是 Ai 學習的老章
AI 時代論文暴增，看論文方式也該升級了
我介紹過 N 多工具和方法：
比如：
論文可視化查找工具 soarxiv
批量下載總結論文的 MCP
網頁端總結翻譯論文的豆包
更強悍的全篇對比翻譯的沉浸式翻譯
論文轉博客的 AlphaXiv
論文復現代碼的 Paper2Code
還有把論文變成結題報告 PPT 的教程
其中我最常用的 AlphaXiv 也詳細介紹過：
它良心在有超強大模型免費試用，直接與論文對話
overview那里，相當于迅速把論文提煉成一篇博客
它也有插件，可以從arxiv一鍵跳轉
還可以AlphaXiv+ 沉浸式翻譯同時使用！
最近 alphaXiv 又出了一些新功能，也相當贊
一個是面向 arXiv 論文的 NotebookLM ，可以將晦澀難懂的人工智能研究轉化為引人入勝的對話。
通過整合數千篇相關論文的上下文，它能像通讀整個領域的教授一樣捕捉研究動機、與前沿技術建立聯系，并闡釋關鍵見解
然后就是 alphaXiv 使用 DeepSeek 最新開源的 OCR 模型，從超過 50 萬篇 AI arXiv 論文中的表格/圖表中提取了每個數據集，花費了 1000 美元 ，相比之前使用 Mistral OCR 完成相同任務將花費 7500 美元，處理 PDF 成本下降了 9/10
DeepSeek-OCR 是一個統一的端到端視覺 - 語言模型，旨在通過“上下文光學壓縮”解決大型語言模型中的長上下文問題。該模型展示了文本信息可以通過 7-20 倍的比例高效地壓縮成視覺標記，同時保持高 OCR 準確性。該系統基于一種新穎的 DeepEncoder 架構，搭配 DeepSeek-3B-MoE 解碼器，使用顯著少于現有方法的視覺標記實現了最先進的 OCR 性能。
更良心的是，alphaXiv 的 API 上提供 DeepSeek-OCR 服務！
從任何 PDF 文件中提取圖表、復雜圖表和文本
一行命令即可使用：
curl -X POST "https://api.alphaxiv.org/models/v1/deepseek/deepseek-ocr/inference" -F "file=@report.pdf"
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