Category: AI项目和框架

Mind GPT-3o是什么

Mind GPT-3o是理想汽车推出的多模态端到端大模型，融合语音、视觉和语言理解技术，实现高效实时交互。Mind GPT-3o具备记忆、规划、工具使用和表达能力，能提升用户认知、完成任务并提供情感支持。基于不断迭代，Mind GPT-3o增强了对长上下文的理解力和逻辑推理能力，推动了从感知到认知再到表达的全面智能化发展。基于Mind GPT-3o打造的理想同学于12月底将开启全量推送。

Mind GPT-3o的主要功能

• 多模态理解：能理解语音、视觉和语言等多种模态的输入，提供更丰富的交互体验。
• 记忆能力：基于FaceID和家庭账号识别用户及其家庭成员，记住个人偏好和需求。
• 工具集成：集成多种工具，如查询限行、日历、餐厅选择等，提供便捷的生活服务。
• 复杂问题解决：能理解并拆解复杂问题，逐步帮助用户解决。
• 表达能力：支持多种语气和表达方式，让对话更加自然和人性化。

Mind GPT-3o的应用场景

• 智能驾驶：在驾驶过程中，识别交通标志和信号，提供实时导航和安全提示。
• 智能家居控制：在家中通过语音指令控制智能家电，如智能灯泡和恒温器。
• 个人日程管理：帮助用户管理日常日程，提醒重要的会议和个人事件。
• 在线教育辅助：为学生提供个性化的学习计划和互动式教学内容。
• 健康生活顾问：提供健康建议，如饮食计划和锻炼指导，并跟踪用户的健康状况。
• 娱乐内容推荐：根据用户的喜好推荐音乐、电影和游戏。

Qwen-Agent是什么

Qwen-Agent是基于通义千问模型（Qwen）的开源Agent开发框架，支持开发者用Qwen模型的指令遵循、工具使用、规划和记忆能力构建智能代理应用。Qwen-Agent支持函数调用、代码解释器和RAG（检索增强生成）等功能，能处理从8K到100万tokens的文档，超越传统长上下文模型。Qwen-Agent提供大模型和工具的原子组件，及智能体的高级抽象组件，让开发者能快速开发和部署复杂的AI代理应用。

Qwen-Agent的主要功能

• 指令遵循：Qwen-Agent能理解和执行用户的指令。
• 工具使用：支持智能体调用外部工具完成任务。
• 记忆能力：Qwen-Agent具备记忆上下文的能力，能在对话中保持状态。
• 函数调用：支持智能体调用预定义的函数或API。
• 代码解释器：内置代码解释器，支持智能体执行和解释代码。
• 多代理框架：支持构建和管理多个智能代理。

Qwen-Agent的技术原理

• 大语言模型（LLM）：基于大型预训练语言模型，如Qwen，处理复杂的语言任务。
• 工具集成：集成各种工具，包括API、脚本或外部程序，智能体。
• 智能代理架构：用智能代理架构，智能体能继承自Agent类，实现具体的应用逻辑。
• RAG算法：用RAG算法处理长文档，将文档分割成小块，保留最相关的部分，提升上下文处理能力。
• 分层复杂性：
  • 增强型信息检索生成（RAG）：用RAG算法将上下文分成小块，仅保留最相关的内容。
  • 逐块阅读：检查每个块的相关性，保留最相关的内容生成答案。
  • 逐步推理：用多跳推理回答复杂问题，采用工具调用代理解决复杂查询。

Qwen-Agent的项目地址

• 项目官网：pypi.org/project/qwen-agent
• GitHub仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen-Agent

Qwen-Agent的应用场景

• 客户服务：作为聊天机器人，提供24*7的客户咨询服务，处理常见问题和查询。
• 个人助理：帮助用户管理日程、提醒事项、预订服务等日常任务。
• 教育和学习：作为虚拟助教，提供个性化学习建议，解答学生问题。
• 内容创作：辅助写作、编辑和内容生成，包括文章、报告和创意写作。
• 技术支持：提供技术问题的解决方案，帮助用户解决软件或硬件问题。
• 数据分析：帮助分析和解释复杂的数据集，提供商业洞察。

LowCodeEngine是什么

LowCodeEngine是阿里巴巴开源的低代码开发框架，基于提供拖拽、配置等简单操作，让开发者快速构建复杂的系统页面。框架以强大的定制能力、优雅的开发体验、丰富的API和插件支持而著称，能满足各种复杂的业务场景需求。LowCodeEngine用TypeScript开发，支持物料体系、设置器、插件等生态元素的全链路研发周期，极大地提升开发效率和质量。

LowCodeEngine的主要功能

• 内核引擎：提炼自企业级低代码平台，奉行最小内核、最强生态的设计理念。
• 高质量生态元素：提供开箱即用的生态元素，包括物料体系、设置器、插件等。
• 工具链支持：完善的工具链，支持生态元素的全链路研发周期。
• 扩展能力：强大的扩展能力，已支撑100+个各种类型的低代码平台。
• TypeScript开发：基于TypeScript开发，提供完整的类型定义文件。

LowCodeEngine的技术原理

• 组件化开发：基于组件化开发，组合不同的组件构建页面和应用。
• 数据绑定：支持数据绑定，实现UI组件与数据模型的同步和动态更新。
• 模板引擎：用模板引擎渲染页面，提高开发效率和页面性能。
• 物料体系：提供预制的UI组件和模板，加速开发流程。
• TypeScript支持：基于TypeScript的类型系统提高代码质量和开发体验。

LowCodeEngine的项目地址

• 项目官网：lowcode-engine.cn
• GitHub仓库：https://github.com/alibaba/lowcode-engine

LowCodeEngine的应用场景

• 企业内部系统：快速开发企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）、供应链管理（SCM）等内部管理系统。
• 业务流程自动化：构建工作流程自动化工具，如审批流程、任务分配、项目管理等。
• 数据可视化：创建数据仪表板和报告工具，用在展示和分析业务数据。
• 电子商务平台：开发在线商店、订单管理系统和库存管理系统等电子商务相关应用。
• 移动应用开发：构建跨平台的移动应用，减少原生开发的工作量。

SPAR是什么

SPAR是智谱团队推出的自我博弈框架，能增强大型语言模型在遵循指令方面的能力。框架基于内部的生成者和完善者两个角色进行互动，生成者执行指令生成回复，完善者对回复进行分析和改进。SPAR基于树搜索技术精细化和优化回复，排除无关的干扰因素，从而突出对指令遵循至关重要的关键差异。这一过程提升了模型执行指令的准确性，增强了模型的自我完善能力。实验结果显示，SPAR框架能显著提高模型在IFEval等评估基准上的性能，证明在提升大型语言模型指令遵循能力方面的有效性。

SPAR的主要功能

• 提升指令遵循能力：提高大型语言模型（LLMs）准确理解和执行指令的能力。
• 构造有效偏好对：基于自我博弈和树搜索策略，够构造出有效且可比较的偏好对，偏好对不含干扰因素，帮助模型学习关键差异。
• 自我博弈迭代改进：模型基于扮演生成者和完善者两个角色，进行自我博弈，用迭代的方式不断改进指令遵循能力。
• 树搜索策略：用树搜索算法精细化模型的响应，确保生成的回复能够更准确地遵循指令。
• 模型性能优化：基于优化生成者和完善者两个模型，提高整体的指令遵循性能。
• 可扩展性和可转移性：展示了对不同大小模型的可扩展性和可转移性，能提升各种规模模型的指令遵循能力。

SPAR的技术原理

• 自我博弈框架：SPAR框架中，LLMs扮演生成者和完善者两个角色，生成者生成回复，完善者对回复进行评估和改进。
• 树搜索算法：基于树搜索算法（包括广度优先搜索BFS和深度优先搜索DFS）探索可能的回复路径，并找到最佳回复。
• 去除干扰因素：基于精细化回复对，排除与指令遵循无关的干扰因素，让模型能专注于学习指令的关键要求。
• 迭代训练：基于迭代训练的方式，不断优化生成者和完善者模型，每轮迭代都基于前一轮的结果进行改进。
• 数据构建：构建高质量的数据集，包含复杂指令遵循提示和相应的监督式微调（SFT）数据，用在初始化和训练行动者和精炼者模型。
• 模型优化：用树搜索策略生成的精细化回复对，SPAR基于直接偏好优化（DPO）和拒绝重采样微调（RFT）训练行动者和精炼者模型，实现持续的自我提升。

SPAR的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/thu-coai/SPaR
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/datasets/CCCCCC/SPaR
• arXiv技术论文：https://www.arxiv.org/pdf/2412.11605

SPAR的应用场景

• 智能助手：在个人或企业智能助手中帮助模型更好地理解用户的指令，提供更准确的服务和响应。
• 客户服务：在客户服务领域，训练聊天机器人更准确地遵循客户的请求，提高问题解决的效率和客户满意度。
• 教育技术：在教育应用中，辅助开发智能教学助手，理解并执行教师或学生的复杂指令，提供定制化的学习体验。
• 医疗咨询：在医疗咨询系统中，提升模型对患者问题的理解能力，确保提供安全、准确的医疗建议和信息。
• 智能家居控制：在智能家居领域，帮助语音控制助手更准确地理解和执行用户的家居控制指令。

video-analyzer是什么

video-analyzer 是开源的视频分析工具，结合Llama的11B视觉模型和OpenAI的Whisper模型来提取视频关键帧、转录音频内容，并生成视频的详细描述。工具支持完全本地运行，无需云服务或API密钥，或用OpenRouter的LLM服务提高处理速度和扩展性。video-analyzer 支持用户对视频内容进行深入分析，能应用于多种场景，包括监控、广告分析，以及内容分类等。

video-analyzer的主要功能

• 本地视频分析：无需云服务或API密钥，在本地环境中处理视频。
• 关键帧提取：智能地从视频中提取关键帧。
• 音频转录：用OpenAI的Whisper模型进行高质量音频转录。
• 自然语言描述：生成视频内容的详细描述。
• 音频处理：自动处理低质量音频。

video-analyzer的技术原理

• 帧提取与音频处理：
  • OpenCV库提取视频中的关键帧。
  • Whisper模型处理音频，进行转录，并处理低质量音频。
• 帧分析：
  • 基于Llama的11B视觉模型对每个关键帧进行分析，提取视觉信息。
  • 分析时考虑前一帧的上下文，保持视频内容的连贯性。
• 视频重建：
  • 将帧分析结果按时间顺序组合，形成视频的逐帧描述。
  • 整合音频转录内容，用视频的第一帧设定场景背景。
  • 创建综合的视频描述，包括视觉信息和音频信息。

video-analyzer的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/byjlw/video-analyzer

video-analyzer的应用场景

• 内容审核：自动分析视频内容，帮助内容审核团队快速识别和处理不当内容。
• 视频内容管理：为视频库生成元数据和描述，便于内容检索和管理。
• 教育和培训：分析教育视频内容，自动生成课程摘要和关键点，辅助教学。
• 安全监控：分析监控视频，识别异常行为或事件，提高安全响应速度。
• 媒体和娱乐：为电影、电视节目自动生成剧本摘要，辅助编辑和后期制作。

EDTalk是什么

EDTalk是上海交通大学联合网易研发的音频驱动唇部同步模型，能实现对嘴型、头部姿态和情感表情的独立操控。只需上传一张图片、一段音频和参考视频，就能驱动图片中的人物说话，支持自定义情感，如高兴、愤怒、悲伤等。EDTalk通过三个轻量级模块将面部动态分解成代表口型、姿态和表情的三个独立潜在空间，每个空间由一组可学习的基向量表征，其线性组合定义了特定的动作。这种高效的解耦训练机制提升了训练效率，降低了资源消耗，即使是初学者也能快速上手并探索创新应用。

EDTalk的主要功能

• 音频驱动唇部同步：EDTalk能根据上传的图片和音频，驱动图片中的人物说话，实现唇形同步。
• 自定义情感表达：EDTalk支持自定义情感，如高兴、愤怒、悲伤等，合成视频中的人物表情与音频情绪高度统一。
• Audio-to-Motion模块：EDTalk的Audio-to-Motion模块能根据音频输入，自动生成与音频节奏同步的嘴唇运动和符合语境的表情。
• 支持视频和音频输入：EDTalk能在视频和音频输入下实现精确的情感说话头像生成。

EDTalk的技术原理

• 高效解耦框架：EDTalk通过三个轻量级模块将面部动态分解为三个不同的潜在空间，分别代表嘴型、头部姿态和情感表情。这种解耦合技术允许对这些面部动作进行独立控制，不相互干扰。
• 可学习的基向量表征：每个潜在空间都由一组可学习的基向量来表征，这些基向量的线性组合定义了特定的动作。这种设计使得EDTalk能够灵活地合成具有特定嘴型、头部姿态和表情的讲话人头像视频。
• 正交性和高效训练策略：为了确保独立性并加速训练，EDTalk在基向量之间强制正交，设计了一种高效的训练策略，将动作责任分配给每个空间，不依赖于外部知识。

EDTalk的项目地址

• 项目官网：https://tanshuai0219.github.io/EDTalk/
• Github仓库：https://github.com/tanshuai0219/EDTalk
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2404.01647

EDTalk的应用场景

• 个人数字助理的个性化定制：EDTalk可以用于创建个性化的数字助理，通过合成与用户语音相匹配的动态人脸视频，提升交互体验。
• 影视后期制作：在影视制作中，EDTalk可以用于角色对话合成，通过音频驱动生成与角色情感相匹配的嘴型和表情，增强角色表现力。
• 教育软件的互动教学助手开发：EDTalk可以应用于教育软件中，创建互动式的教学助手，通过情感表达增强学习体验。
• 远程通讯：在远程通讯领域，EDTalk可以提供更逼真、情感共鸣的视频交流体验，提升沟通效果。
• 虚拟现实交互：在虚拟现实环境中，EDTalk可以用于生成具有情感表达的虚拟角色，增强用户的沉浸感。

VE-Bench是什么

VE-Bench 是北京大学的研究团队 MMCAL 最近发布首个专门针对视频编辑质量评估的指标。VE-Bench 的设计目标是与人类感知能力高度一致，更准确地评估视频编辑效果。VE-Bench QA 在评估编辑视频时，不仅考虑了传统视频质量评估方法强调的审美、失真等视觉质量指标，还专注于文本与视频的对齐以及源视频与编辑后视频之间的相关性建模。

VE-Bench 包含两个主要部分：VE-Bench DB 和 VE-Bench QA。VE-Bench DB 是一个视频质量评估数据库，包含了丰富的源视频、编辑指令、不同视频编辑模型的编辑结果，以及24名不同背景参与者的主观评分样本，共计28,080个评分样本。VE-Bench QA 是一个量化的、与人类感知一致的度量工具，专门用于文本驱动的视频编辑任务。VE-Bench 的代码和数据可以通过 GitHub 访问。

VE-Bench的主要功能

• 视频质量评估模型（VE-Bench QA）：VE-Bench包含一个质量评估模型，旨在为编辑后的视频提供与人类感知一致的度量标准。考虑了传统视频质量评估方法强调的审美、失真等视觉质量指标，还专注于文本与视频的对齐以及源视频与编辑后视频之间的相关性建模。
• 视频质量评估数据库（VE-Bench DB）：VE-Bench DB是一个为视频编辑而构建的视频质量评估数据库，包含了丰富的源视频、编辑指令、不同视频编辑模型的编辑结果，以及24名不同背景参与者的主观评分样本，共计28,080个评分样本。
• 文本-视频一致性评估：VE-Bench QA基于BLIP进行视频-文本相关性建模，通过在BLIP视觉分支的基础上加入Temporal Adapter将其扩展到三维，并与文本分支的结果通过交叉注意力得到输出。
• 源视频-编辑后视频动态相关性评估：VE-Bench QA通过时空Transformer将源视频和编辑后视频投影到高维空间，在此基础上拼接后利用注意力机制计算二者相关性，最后通过回归计算得到相应输出。
• 传统视觉质量评估：VE-Bench QA参考了过往自然场景视频质量评价的优秀工作DOVER，通过在美学和失真方面预训练过后的骨干网络输出相应结果。
• 多维度评估：VE-Bench QA从文本-视频一致性、源视频-编辑后视频动态相关性以及传统视觉质量三个维度对文本驱动的视频编辑进行评估。

VE-Bench的技术原理

• 线性层回归：最终各个分支的输出通过线性层回归得到最终分数。
• 深度学习算法：VE-Bench采用了先进的深度学习算法，通过对大量真实世界视频样本的学习，建立了能够模拟人类视觉和听觉系统的模型。
• 多模态学习框架：VE-Bench能同时处理视频中的图像、音频和文本信息，通过大量的真实世界视频样本训练，VE-Bench学会了如何分析视频的技术参数，捕捉那些难以量化的艺术美感和情感表达。

VE-Bench的项目地址

• Github仓库：https://github.com/littlespray/VE-Bench
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.11481

VE-Bench的应用场景

• 电影制作：VE-Bench可以用于电影后期制作中，帮助导演和剪辑师分析每个镜头的颜色、光影效果以及转场是否符合预期，确保影片的情感氛围得到准确传达。
• 短视频平台内容优化：短视频创作者可以用VE-Bench实时监测视频的视觉效果、音频质量和叙事结构，根据系统的建议进行优化，提升视频的整体观感和互动率。
• 广告行业精准营销：VE-Bench能分析视频内容，帮助广告行业进行精准营销，确保广告视频与目标受众的情感和视觉预期相匹配。
• 视频编辑质量评估：VE-Bench关注视频编辑前后结果与原始视频之间的联系，例如“摘掉女孩的耳环”的任务中，需要保留人物ID，源视频与编辑结果应该有着较强语义相关性。

Mathtutor on Groq是什么

Mathtutor on Groq 是基于 Groq 架构的AI数学辅导工具，基于语音识别功能，支持用户用语音形式提出数学问题。工具内置强大的数学引擎，能实时计算并用 LaTeX 格式渲染出详细的解题过程和答案，极大地提升学习效率和交互性。Mathtutor on Groq适合于学习代数、微积分等数学领域，适用于个人学习和教学辅助，为用户提供直观、高效的数学学习体验。

Mathtutor on Groq的主要功能

• 语音识别与即时反馈：用户用语音输入数学问题，系统即时识别并处理，提供快速反馈。
• LaTeX渲染和Markdown支持：实时渲染数学公式和解题过程，支持LaTeX和Markdown格式，确保公式的准确性和清晰度。
• 快速计算与反馈：具有极高的计算速度，能快速给出准确的答案，并实时渲染解题过程。
• 高精度解题：基于内部数学引擎计算，将解决方案作为上下文提供给AI，提升问题解决的准确性。

Mathtutor on Groq的技术原理

• AI语音聊天机器人：基于语音识别技术接收用户的数学问题。
• xRx框架：基于xRx框架，用在构建和部署AI应用的框架，提供处理语音输入和输出、自然语言处理和机器学习模型集成。
• Whisper和Llama模型：集成Whisper和Llama 3.3 70b模型，理解和生成自然语言响应，及执行数学计算。
• 文本到语音（TTS）：与Elevenlabs等TTS提供商的集成，将文本响应转换为语音输出，提供更自然的交互体验。

Mathtutor on Groq的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/bklieger-groq/mathtutor-on-groq

Mathtutor on Groq的应用场景

• 家庭作业辅导：家长或家教帮助孩子们解决复杂的数学问题，提高学习效率。
• 在线教育平台：在线教育平台集成Mathtutor on Groq，为远程学习的学生提供实时的数学问题解答服务。
• 数学竞赛准备：学生和教练练习和解决数学竞赛中的难题，提高解题技巧。
• 大学课程学习：大学生用在辅助理解高等数学课程中的概念和问题。
• 职业培训：在需要数学技能的职业培训中，如工程师或财务分析师，加强数学能力和解题技巧。

The Language of Motion是什么

The Language of Motion是斯坦福大学李飞飞团队推出的多模态语言模型，能整合人类动作中的言语和非言语语言。模型能处理文本、语音和动作数据，生成对应的目标模态，对于创建自然交流的虚拟角色至关重要。The Language of Motion在共同语音手势生成任务上展现卓越的性能，且相较于传统模型，训练时需要的数据量大大减少。模型能进行情感预测等新任务，从动作中识别情绪。The Language of Motion对于游戏、电影、虚拟现实等应用领域具有重大意义，推动了虚拟角色与人类自然交流技术的发展。

The Language of Motion的主要功能

• 多模态输入处理：能接受文本、语音和动作数据作为输入，灵活处理多种模态的数据。
• 动作理解和生成：基于输入的语音、文本或动作数据，理解和生成相应的3D人体动作。
• 共同语音手势生成：生成与语音同步的手势，提升虚拟角色的自然交流能力。
• 情感预测：从动作数据中预测情感，为心理健康、精神病学等领域提供支持。
• 编辑手势生成：支持用户根据语音或文本提示编辑特定身体部位的动作，增强动作的表达性。

The Language of Motion的技术原理

• 模态标记化：将面部、手部、上身、下身的动作分别基于向量量化变分自编码器（VQ-VAE）标记化，将连续的动作数据转换为离散的标记（tokens）。
• 多模态词汇表：将不同模态的标记组合成一个统一的多模态词汇表，让语言模型处理不同模态的输入。
• 编码器-解码器架构：用编码器-解码器结构的语言模型，输入混合标记并生成输出标记序列。
• 生成预训练：基于自我监督学习，对齐不同模态间的关系，如身体各部位动作的对应关系和音频-文本对齐。
• 指令遵循训练：在预训练后，通过指令模板对模型进行微调，能根据自然语言指令执行特定的下游任务。
• 端到端训练：模型在预训练和后期训练中均进行端到端训练，最大化模态间的对齐。

The Language of Motion的项目地址

• 项目官网：languageofmotion.github.io
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.10523

The Language of Motion的应用场景

• 游戏开发：在游戏中创建更加真实和自然的非玩家角色（NPC），能够通过身体语言和手势与玩家进行更丰富的互动。
• 电影和动画制作：在电影或动画中生成更加自然和流畅的3D角色动作，减少手动动画制作的工作量，提高生产效率。
• 虚拟现实（VR）：在虚拟现实环境中，提供更加真实的交互体验，让虚拟角色的动作和反应更加贴近真实人类。
• 增强现实（AR）：在AR应用中，让虚拟对象或角色的动作与现实世界中用户的手势和动作相协调。
• 社交机器人：为社交机器人提供更自然的交流方式，增强机器人与人类的互动，使其在服务、教育或陪伴等领域更加有效。

Vision Parse是什么

Vision Parse是开源的PDF文档转换工具，基于视觉语言模型（Vision LLMs）将PDF文件转换成Markdown格式。Vision Parse能智能识别和提取PDF中的文本和表格，且保持原有的格式和结构。Vision Parse支持多种视觉语言模型，如OpenAI、LLama、Gemini等，来提高解析的准确性和速度。用户通过Python环境安装并使用Vision Parse，实现文档的高效转换。

Vision Parse的主要功能

• PDF 到 Markdown 转换：将PDF文件中的内容转换成Markdown格式，便于阅读和进一步编辑。
• 内容提取：智能识别PDF中的文本和表格，并能准确提取。
• 格式保持：在转换过程中，尽量保持原始PDF文件的格式和结构。
• 多模型支持：支持多种视觉语言模型，如OpenAI、LLama、Gemini等，提高解析的准确性和速度。
• 本地模型托管：支持用Ollama进行本地模型托管，实现安全的文档处理和离线使用。

Vision Parse的技术原理

• 视觉语言模型（Vision LLMs）：基于视觉语言模型理解PDF文件中的文本和图像内容。
• 光学字符识别（OCR）：在处理PDF文件时，用OCR技术将图像中的文字转换为机器可读的文本数据。
• 自然语言处理（NLP）：将OCR转换的文本基于NLP技术进行进一步的处理和分析，来理解和提取文本的语义内容。

Vision Parse的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/iamarunbrahma/vision-parse

Vision Parse的应用场景

• 文档转换与存档：将纸质或扫描的PDF文档转换为Markdown格式，便于在线存储和分享，便于内容编辑搜索。
• 学术研究：研究人员将学术论文或书籍的PDF版本转换为Markdown，便于引用、注释和进一步的研究工作。
• 法律文件处理：法律专业人士将合同、法律文件等PDF文档转换为Markdown，便于快速检索和编辑关键条款。
• 技术支持和文档：技术支持团队将技术手册和操作指南的PDF版本转换为Markdown，便于在线帮助文档的创建和更新。
• 电子书制作：出版行业将书籍的PDF草稿转换为Markdown，便于电子书的制作和多平台发布。