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2,234 個結果

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IQuest-Q1 – 至知創新研究院開源的 Agent 基礎模型

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ManualFig – AI 說明書插圖工作台，一鍵生成技術線稿

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SciVolume – AI 寫書工作台，引用文獻真實可查

SciVolume是什麼 SciVolume 是專爲寫整本書設計的 AI 工作台，目標用戶是想把研究成果、講義或專業知識整理成書的高校教師、研究者與行業作者。用戶輸入題目、上傳論文或講義，AI 先生成目錄，確認後在後台逐章寫出初稿，只引用真實文獻，每段標註材料來源、每條引用可逐條覈查。SciVolume支持 AI 潤色、配圖與封面生成、術語統一、全書檢查、整本翻譯，最終導出 Word、LaTeX 或 PDF 書稿，適用專著、教材、行業手冊和科普讀物。 SciVolume的主要功能 目錄生成： 輸入題目一分鐘生成章節目錄，可自由改名、調序、增刪。 後台成書： 確認目錄後 AI 逐章自動寫作，完成後郵件通知，無需守在頁面。 真實文獻引用： 寫作時實時檢索學術索引，只引用真實文獻並自動生成參考文獻表。 資料導入： 支持 PDF、Word、Markdown、TXT、BibTeX、RIS 等格式，也可導入舊書稿。 引用格式切換： APA、Chicago、MLA、Harvard、IEEE、Nature、GB/T 7714 等一鍵全書切換。 AI 配圖與封面： 一句話生成配圖（每次三張候選）、公式、三線表和整書封面，編號自動管理。 AI 編輯助手： 選中段落即可潤色、擴寫、精簡，改動對比呈現，確認後才生效。 全書檢查： 統一術語、排查重複與前後矛盾，並逐條覈查引用是否被原文支持。 整本翻譯： 先定術語表再逐段翻譯，保留引用、公式與圖片，生成獨立譯本。 教材配套： 自動生成學習目標、章節小結、習題與答案、課件、教學大綱、前言、術語表和索引。 書稿導出： 輸出含封面、圖片、腳註與參考文獻的 Word 或 LaTeX 書稿包，可打印爲 PDF。 如何使用SciVolume 訪問官網：訪問SciVolume官網 https://scivolume.ai/zh/。 新建書稿： 訂閱後點擊「新建書稿」，寫下書名，上傳參考資料或導入已有的舊稿。 確認目錄： 調整 AI 生成的章節結構，確認無誤後開始後台自動寫作。 審閱修改： 逐章檢查初稿，用 AI 助手潤色擴寫，並生成所需配圖與封面。 全書覈查： 運行全書檢查和引用覈查，集中處理術語不一致和引用問題。 導出交稿： 確認定稿後導出 Word / LaTeX / PDF 書稿包，即可投稿或出版。 SciVolume的核心優勢 不編造文獻：引用只來自學術索引檢索結果或你上傳的資料，並能逐條覈對原文。 來源可追溯：每段標註材料來源比例，AI 補寫的部分一目瞭然，便於重點審讀。 面向「一本書」設計：目錄、正文、圖表、封面、譯本、教材配套都在同一個項目中完成。 全書一致：術語檢查、自動編號、引用格式一鍵切換，保證整本書風格統一。 中文學術友好：原生支持 GB/T 7714 和中文書稿，適合國內高校與科研院所。 數據安全：書稿不會用於訓練模型；中文界面，支持支付寶付款。 SciVolume的同類競品對比 對比項 SciVolume 通用 AI 聊天機器人 完全自己寫 整書結構 目錄驅動，逐章後台生成 一段段對話拼接 全部手工 參考文獻 檢索真實文獻，逐條覈查 可能編造，需自己核 手工檢索整理 來源標註 每段標註材料來源 無 無 術語與格式一致 全書檢查，一鍵切換格式 難以保證 靠人工反覆校對 配圖、公式、封面 一句話生成，自動編號 需另找工具 另找工具或外包 整本翻譯 術語表 + 逐段對照 需分段複製 另請譯者 導出交稿 Word / LaTeX / PDF 書稿包 需自行排版 需自行排版 SciVolume的應用場景 學術專著：把多年研究成果整理爲一本引用規範的專著。 博士論文出版：導入博士論文，重組章節，擴寫爲面向更廣讀者的學術圖書。 大學教材：基於講義編寫教材，並配套習題、課件與教學大綱。 行業手冊與白皮書：爲企業、機構撰寫資料可溯源的技術手冊和研究報告。 科普圖書：把專業知識寫成通俗、有據可查的科普讀物。 翻譯出版：將中文書稿譯爲英文（或反之），逐段對照，保留引用、公式與圖片。

LineSVG – AI 矢量線稿生成器，一鍵生成可改線寬的 SVG

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VSDXAI – AI Visio 圖表生成工具，一句話生成多種圖表

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Step 5 Preview vs Claude Opus 5 vs GLM-5.3六大場景橫評

階躍星辰發佈了新模型 Step 5...

OpenViking – 字節開源的 AI Agent 上下文數據庫

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Index-Translate – B站開源的多語言翻譯模型家族

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PixoLet 評測 – 一鍵生成電商主圖、模特圖、詳情頁

電商人都知道，新品上架，往...

Dots – OpenAI推出的常駐型個人智能體

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GPT-6.1 Sol – OpenAI 推出的新一代主力模型

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Qoder 辦公 Agent 實測 – 週報、費用覈對、PPT 一站搞定

有各行各業的友友都問過我，...

Cue – Manus 推出的個人 Agent 應用

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Claude Sonnet 5.5 – Anthropic 推出的最新 AI 模型

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Kling 4.0 – 快手推出的新一代 AI 視頻生成模型

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LibTV 1.5 升級實測 – AI 視頻製作一站搞定

現在隨便去刷一個視頻平台，...

M3.1-Flash-Preview – MiniMax 推出的最新文本編程模型

M3.1-Flash-Preview是什麼 M3.1-Flash-Preview 是 MiniMax 推出的最新文本模型，首發上線 MiniMax Code。M3.1-Flash-Preview 面向日常開發場景，支持原生多模態輸入和百萬級上下文，可從 Bug 修復到完整功能開發形成定位→實現→測試→交付閉環。M3.1-Flash-Preview提供 low 至 max 五檔推理強度控制。目前僅限 MiniMax Code 和 Token Plan 使用。 M3.1-Flash-Preview的主要功能 日常開發交付：從 Bug 修復到完整功能開發均可穩定交付，可靠覆蓋日常編碼需求。 需求深度理解：能深入理解開發需求，細緻處理各種邊界情況。 迴歸測試補齊：自動生成並補齊迴歸測試用例，保障代碼質量。 改動影響驗證：可驗證代碼改動對現有功能的影響，降低迴歸風險。 原生多模態輸入：支持文本、圖像、視頻等多種輸入形式，理解更直觀。 百萬級上下文窗口：可處理超大代碼庫和長文檔，適合大型項目分析。 五檔推理強度控制：提供 low 至 max 五檔 Effort 調節，平衡速度與深度。 開發閉環支持：形成問題定位→代碼實現→測試驗證→成果交付的完整開發流程。 M3.1-Flash-Preview的技術原理 MoE + 稀疏注意力底座：繼承 M3 的 428B 總參、每 token 僅激活約 23B 的稀疏混合專家架構，核心是自研 MSA，通過 KV 分塊和動態選擇相關塊替代全量注意力，將百萬級上下文的計算量壓縮至前代的約 1/20，實現長文本下的高速推理。 全稀疏化改造：M3 前三層的全注意力錨點層被替換爲 MSA 稀疏層，每個 token 只關注上下文的選定子集，消除模型中最後的全注意力計算瓶頸，進一步降低長序列處理成本。 激進量化壓縮：採用 Q8KV4 混合精度 KV Cache和 W4A4 NVFP4 專家量化，KV 緩存內存約爲 M3 的一半，顯著降低顯存佔用。 投機解碼加速：用 DSpark 投機解碼頭取代 M3 的 EAGLE 多頭預測頭，由高效小模型先”猜測”token、大模型並行驗證，大幅提升生成吞吐。 如何使用M3.1-Flash-Preview 下載安裝 MiniMax Code：訪問 MiniMax Code 官網下載對應系統版本並完成安裝。 註冊/登錄賬號：打開客戶端，用 MiniMax 賬號登錄。 選擇模型開始對話：在模型選擇器中切換至 M3.1-Flash-Preview，按需調整推理強度（low 至 max 五檔）。 輸入開發任務：用自然語言描述需求，M3.1-Flash-Preview 會完成定位、實現、測試驗證並交付代碼。 M3.1-Flash-Preview的核心優勢 開發全流程閉環：從問題定位、代碼實現到測試驗證、成果交付一站式完成，覆蓋日常開發全場景。 邊界情況處理細緻：能深入理解需求並妥善處理各種邊界條件，交付質量穩定可靠。 極速響應：約 280ms 首字延遲、126 tokens/秒 生成速度，輕量任務體驗接近瞬時。 超長上下文：支持百萬級上下文窗口，可一次性處理大型代碼庫和長文檔。 原生多模態：支持文本、圖像、視頻輸入，需求理解更直觀準確。 推理強度可調：low 至 max 五檔 Effort 控制，可按任務複雜度平衡速度與深度。 成本極低：MoE + MSA 稀疏架構配合激進量化，token 消耗和算力成本大幅低於同檔模型。 M3.1-Flash-Preview的同類競品對比 維度 M3.1-Flash-Preview（MiniMax） Kimi K2.7 Code（月之暗面） 架構 MoE（繼承 M3 底座，官方未公佈規格） 1T 總參 / 32B 激活 MoE，MLA 注意力 上下文窗口 100 萬 token 256K token 推理強度 low / medium / high / xhigh / max 五檔 鎖定思維模式，不可關閉 首字延遲 約 280ms（Low 檔 210ms） 未公開，以長思考爲主 輸出速度 約 126 tokens/秒 有高速版（kimi-for-coding-highspeed），輸出提升 5-6 倍 多模態 文本 / 圖像 / 視頻輸入 文本 / 圖像 / 視頻輸入（MoonViT） M3.1-Flash-Preview的應用場景 日常 Bug 修復：針對報錯日誌和代碼片段快速定位問題根因，Medium 檔可在 320ms 首字延遲內完成邊界條件檢查並給出修復方案，適合高頻迭代的敏捷開發。 完整功能開發：從需求描述到可運行代碼的全流程交

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