latex代码怎么转化为表格

读研读博，谁还搞不清 latex 和 office？ 老学姐先给科研小白解释一下什么是 latex， 这是刊投稿的官方指定排版语言，这样咱们考四六级要用英文写作，我们去画图要用 cad 是 一个道理。 latex 就是 写这个官方语言的免安装在线编辑器，你不用下载到本地上，打开浏览器里面就直接能用。但实际用的过程中，我发现 latex 这种排版方式很容易发生编辑错误，而且在制作表格专属 ai 插件一起用的， 直接把 latex or leaf 的 体验感拉满了。这么使用的如果是你想需要一个表格，你只要将表格复制到指定的框内，接着点击 on， 再点击 recom， 表格就会出现在文章里面了，并且完全符合其他的要求。临时呢，你想搜索插入新的文献，比如我要让它查找这方面的文献的话，它马上开始搜索，就能直接找到真实的文献， 这有概述和引用量，而且文件列表清晰明了。如果我们详细引言呢，常常要总结他人的研究内容和成果是不是？这时你可以直接选中这些相关的文章，让插件进行总结，将总结的内容添加到引言里，再点击 recop 看总结的内容就直接写好并出现在论文当中了。引用格式都给你标注好了， 因为它会有同时生成 b b 引言文件。除了它真的很省心，不用在多个网站之间来回切换。此外，该插件还有很多其他的 ai 功能，比如说你依据文章的内容和需求生成图片，并一键插入 它的一键入色文保，一键插入公式等，现在它也已经上线 a i d s research 功能，直接在插件里出深度研究报告，带完整的思考逻辑，结果可溯源。那么怎么使用这个插件呢？谷歌 e r n s i a 就 可以找到官网，安装好插件即可领取大量免费 produce 耶！

写简历这件事，我用 ai 彻底帮我搞定了。最近基于 cloud code 开发了一个 agent skill， 用户只需要根据提示用自然语言描述自己， ai 就 会帮你生成这样的简历。项目名叫 auto cv， 已经开源在 github 上。先说下为什么想做这个。 每次当我写简历的时候，大部分时间根本没花在想写什么上，而花在了调节自己大小行间距的对齐方式。这件事情跟你的实际能力半毛钱关系都没有，却要花掉几个小时，很不值得。所以我想让 cloud code 来帮我干这件事情。 项目基于了 text 的 语言，参考了 overleaf 上的中文简历模板。首先用 vs code 打开工作目录，从命令行启动， cloud code 直接调用 autocv 指令。 刚开始 a 证呢，会自动检查环境，自动把 the text 的 插件和依赖包都给你装好。之后，他会像真人面试官一样，引导你一步步填写信息，比如我直接告诉他我的籍贯、姓名、电话、邮箱，还有个人主页的链接， agent 收到这些信息后会自动更新，并实时渲染出 pdf 预览。接着我输入了我的学历背景，我是二二级北理电子信息的本科生，二六级清华计算机的硕士，他思考过后就会直接输出更新。 ok， 下一步他询问我有几段实习经历， 可以直接去招聘网站找到你对应实习岗位的描述，以字结合腾讯的招聘官网为例，把岗位描述和核心需求全部复制下来，会给 agent， 并明确告诉他我有两段实习，一段在字节，一段在腾讯。参考这些来写， agent 会严格遵循 sta 而原则及背景任务行动结果，自动量化数据，把自然语言描述升级成了专业的简历语言。 呃。随后是项目经理，我给了他三段项目的简单描述，外加两篇论文的信息。 起初他尝试自动完善并渲染简历，但效果一般，格式有点乱，甚至写到两页，有些关键信息也缺失了。呃，同时可以看到他在向我索要缺失的细节。我补充了信息，并给出了具体的修改意见。在此提交后，他就能生成一份基本可用的简历。 如果你还不满意他的初稿，可以直接打开上下的点 text 原文件，手动修改里面的 text 代码，重新渲染即可。 最终直接在工作目录下打开生成的 pdf， 一 份高质量的简历就诞生了。需要说明的是，这个 agent skill 的 表述风格可能更偏向于理工科学生，对于其他岗位需要稍作调整。 其次是深层的效果，很大程度上取决于你的原始描述，毕竟巧妇难为无米之炊。 agent 只是基于特定的流程进行优化，也就是常说的大白话进去规范语言出来，后续也会考虑延伸用于辅助面试。如果你有更好的想法，也欢迎在评论区留言。 以上就是本期的全部内容，如果你觉得对你有帮助的话，欢迎投币三连加转发。

这期视频来给大家分享一个开源项目 pix to tech， 这个项目是使用 python 实现的，大家看到它的名字 the tech ocr， 就应该能猜到他是通过截图的方式把图片里面的数学公式转化为了 tech。 我们可以在终端里面使用 pip 命令来安装这个库，这里我要用到的是他的 gui， 所以在后面写上中括号，打个标签 gui 就行了。我已经安装过了，这里就不再重复执行了。 然后我们接着往下看这个文档，他的第一点告诉了我们使用终端命令行工具的话，那么就在终端里面输入这个 pix to tech， 但是我们要使用的是 g u i 图形界面，所以我们看第二点，这里需要在终端命令里面输入 the tech ocr， 我们试一下 好了，现在已经启动了这样一个软件，然后再往下滑，可以看到一个 g i f 动图，这里呢演示了一下这个软件是怎么用的。然后我们就以这个文档的第一张图片为例子，我们可以按键盘上面的快点键艾特一下 s， 然后截取我们要翻译的这个数学公式，最好是不要把多余的这些框线给框进来，可能他的识别不会太精准。 这个截图的例子呢，我就是故意把上面的那条横线截进来了，你看到他把横线他也翻译进来了，所以最好是不要把那些框线都截进来，只把单纯的数学公式截进来就好了。好了，这期视频就介绍到这里，如果大家有帮助的话，别忘了一键三连，谢谢大家。

大家好，我是 master 学长，今天来介绍一下如何借助豆包 kimi 这样的免费 ar 大 模型，将参考论文里的公式录入到自己的论文里。那么我这边以商权法计算步骤里的商的公式为例，演示一下如何进行。首先呢，我们需要把这个公式进行截图， 然后来到 kimi 的 对话页面，也可以是豆包或者 deepsea 的 页面，在对话框里粘贴图片， 然后提示词可以写转为 latex， 然后我们可以复制一下 latex 的 公式，点击复制，然后来到我们的 word 里面，选择插入公式，然后粘贴， 可以看到这边还是一个 latex 公式，我们可以点击右边的这个箭头，选择专业，这样的话我们这个公式就转换好了，也是可以编辑的。 然后我们给这个公式加上编号，点击到公式的最后，然后输入简号括号，比方说公式一点一，然后再往右一下按 enter 键，这样的话公式一点一的编号就打好了。 对于简单的公式，我们这样转换其实是没有问题的，但是对于复杂的公式可能会有一些问题，我这边来举例说明。比如说我们这边找到这个公式也是一样的，选中，然后复制， 来到这个 kimi 的 页面，然后一样的粘贴，输入，转为 latex， 我们可以发现这是一个多行的公式，这样的公式我们按刚才的方式可能就没办法转换了。我这边演示一下，一样点击复制，然后来到 word， 然后点击插入公式，然后粘贴，我们发现其实它会有很多行，它不是一个整体了，这种情况下我们可能就没办法比较好地利用这种方式去 转换成它的公式了，这样的话我们可以用另外一种方法，就是借助其他的工具来完成。我这边推荐的是 simple text 这样一个在线的转换工具，我们可以找到这个公式编辑器的页面，把刚才那个 latex 公式粘贴进去， 然后可以看到这边是正常渲染的，然后到右上角选择这个复制 sml 这样一个选项，点击，然后回到 word 直接粘贴这公式就过来了。也是一样的，我们可以在这个公式的右边输入井号括号一点二，然后再往右一格儿 enter， 这样的话它的公式也就编辑好了。以上就是我今天想介绍的如何把论文里的公式应用到自己的论文里。 主要的做法就是使用豆包、 kimi 或者 devic 这样的 ai 大 模型，然后截图进去之后让它转成 latex 公式。 然后呢，如果是一行的公式的话，我们可以使用呃 word 里面这样一个自带的它的这样一个公式的转换的一个模式， 把它转成这个专业的模式，它就可以正常去渲染了。如果是多行的这种公式的话，我们就可以借助呃这个 simple text 这样一个在线的编辑器粘贴进这样一个例子公式，然后右上角点击复制，然后回到 word 进行粘贴就可以实现了。 然后他的这样一个公式编号，就是在公式的右边输入紧括号，然后输入编号之后按 enter 键就可以了。以上就是今天的内容，希望对你有所帮助，谢谢！

论文写完后，公式排版排到崩溃，今天教你三十秒解决。首先要把插入的公式截图下来，然后发送给 ai， 让它生成为 text 代码。第二步，复制这个代码，在 word 里点击插入公式，然后把刚刚的代码粘贴到这里，鼠标右键选择转换为专业格式， 公式直接就生成了。第三步，选中公式，在公式格式这里把字体改为新罗马字号，也可以一起调整一下。最后一步，在公式后面输入井号，加公式编号，然后按回车编号就会自动又对齐，这样就完成了。是不是很简单？

写论文的时候，发现很多刊他都要求 lettext 排版，但是 lettext 这种排版方式很容易发生翻译错误，而且制作表格什么的也非常的耗时麻烦。后面我发现了一个很好用的 overlay ai 插件，叫做 i c n ai， 能够一键帮你修复你代码里面的错误，还能够直接帮你插图片，插表格以及找文献等等一系列功能， 我演示给大家看。首先，比如你要生成这个表格，你只要把这个表格复制到这个框里面，然后再点一下这个 run， 然后再点一下 compile， 你 们看表格就出现在了文档里面，而且还非常满足期刊的要求。 第二，直接搜索文献，比如说我要让他找关于什么什么的文献，你们看他就正在找，能直接找到，而且都是真实的文献，还能看到引用数。再点这个 reference sense， 你 还能看到他引用的哪些参考文献，这样你就再也不用担心你找不到文献了，而且都列得清清楚楚， 然后点这个 copy beeptext， 还能够直接复制好引用格式。我们写引言的时候，经常要总结很多人做了什么，得到了什么成果，你就可以直接选中这些文章，然后让他来总结总结到你的引言里面，然后再点一下 recompel， 你 们看就直接把总结写好了，然后出现在了你的论文里面，而且 把引用格式什么的都标好了，因为它同时也会生成这个 bib 引文件，觉得真挺爽的，就是不需要你再去来回倒腾好几个网站了。还有很多其他的 ai 功能，比如根据文章内容以及你的要求生成图片，然后一键插入， 还有一键录认色，一键插入公式等等很多种 ai 功能。现在的话还可以点 chronis， 也就是可以免费使用，再也不用担心来 text 编码不用编以及翻译错误了。

自动搜索最新顶刊，为您构造出论文创新点。支持问题拆解、假说串联与项目沉淀，适合开题、换题与寻找创新点。 智能生成可编辑思维导图，根据灵感导图的创新点快速生成实验代码。 ai 能够根据用户需求完成代码修改运行，无需精通各种编程语言，人人可以成为代码高手。 根据创新点和结果自动组织论文结构，支持段落改写、翻译和学术表达。润色主流切开模板可直接套用。 根据论文 p、 d、 s 或项目成果生成报告内容自动整理讲稿。京剧与汇报结构，适合组会答辩与阶段总结。 论文结构段落润色。 lata 排版与期刊模板一体化处理，论文出稿快速成型，把写作时间留给真正的学术表达。自动同步你的文件数据， 按研究主题与论文内容智能匹配刊刊，同步查看刊刊定位要求和可投稿方向，帮助你更快决定目标刊物与修改策略。

论文里像这种复杂的公式排版真的会排到崩溃。今天教你一个三十秒快速插入公式加编号的方法，不需要任何插件。第一步，把要插入的公式截图发给豆包，让他给我们写一个 latx 代码。第二步，复制代码，再插入选项卡里， 点击插入公式，把刚刚复制的代码粘贴进去，直接点回车就行。第三步，在公式后面输入井号加编号，粘贴进去，直接点回车。最后再点击设置公式格式， 把字体改成 times new roman 就 完成了。最后，如果你使用了 ai 生成的内容，对着检测报告把 ai 标红的文字复制一下， 打开这个工具，找到它的降 ai 功能，点击立即使用，把刚才的内容粘贴进来，点下面这个降 a c， 等待一会儿之后会把改写好的结果发给我们。 接着我们再把输出的内容再复制过来，来到这里测试一下，可以看到差率直接降成零了。所以你再把处理完后的内容复制回原文，放心去查吧，一般百分之一百的差率都能降到个位数。

啊，大家好，我是刘宇轩，今天我汇报的这个题目是 ai 工具加速科研与开发工作流啊，我主要分享探讨几款 ai 工具在科研与开发领域的一些实践，然后以此来达到一个降本增效的目的。 呃，我的汇报首先分为三个部分，首先进行一个概述，然后从学术科研和编程开发两个角度来探讨一些 ai 工具的实践，然后编汇报 ppt 的 时候也会进行一些演示 啊，首先是一个概述啊，随着这个大模型技术的发展，许多的 ai h a 检测工具如雨后春笋般有限啊，非有着现在有非常多的工具。然后我们希望的就是 呃，在面对一个海量的呃复杂的一个工作流中，能够使用这些 ai 工具呃来帮助我们做一些重复性、机械性的劳动。然后我们能够把一呃更多的时间精力放在灵感创作上，然后以此来提高我们的效率。 呃，当前有几个痛点，首先在科研测呃，我们每周面对着大量的论文文献书里费时费力， 并且呢，英文呢？学术写作我们存在一些非母语的劣势啊。针对这两个通点呢，我们首先可以使用简论 app 来进行文献查找与阅读，在手机端收藏，电脑端精读 啊，我们我们传统的论文写作一般是通过 overleaf， 现在有一些 prestem light write 这种 ai 原声论文写作通过在 latex 编辑器中内置一个 ai 智能助手来达到辅助写作的效果 啊。在工程侧呢，我们通常啊配置一些环境啊，编写一些框架耗耗费大量的机械性重复性的时间。 我们传统的呃编码习惯是在 vs code 中呃写的代码遇到问题之后，我们把这个报错发给拆的 gpt， 然后再让 ai 再帮我们修改代码啊，这样这样做的呃后果是 ai 无法窥探我们整个的项目结构啊，非常的低效 啊。然后我们现在也是发展成为了使用 ctrl tree 这样的 ai 原声 ide 来进行 web coding， 我 们描述一个需求， ai 就 可以自动地为我们生成代码，自动修改，自动重构啊，自动调试，然后呃进行运行 啊。接下来我就汇报第二个部分， ai 加速学术科研 啊。首先我们可以使用简论 app 啊，在一些碎片化、闲散性的时间，我们在手机端进行大量的文献阅读啊，筛选出对我们有帮助有意义的一个 论文进行收藏。然后我们再用集中的时间啊，在电脑端进行集中阅读啊，并且这里也会有一些相关资料的解读，未来也会上线一些 ai 辅助我们阅读简论，为我们提供了一个 呃文献呃梳理的一个云空间，然后更方便呢，帮助我们去消化理解这些呃文献所要传达的一个背景和知识。 呃。接下来是这个论文写作方面，这个 prism 是 open ai 今年一月份新上线的一个呃 ai 工具助手，它主要是在 latex 里面内置了它的最新模型 gpt 五系列来进行一个辅助写作 啊，每次的啊写作生成之后会交给我们进行审查啊，这里红色的就是嗯之前的代码，绿色的是它新生成修改后的，然后并且它的工具里也会有着版本控制，方便我们进行代码回退， 然后这里我就简单演示一下 prism 的 一个使用 啊，这个就是 prism 的 界面面啊，首先它在设置里集成了这个 turtle 这个第三方的文献库，我们可以把这个外部文献进行导入 啊，并且呢我们可以邀请这个啊多人协助来实时编辑，并且是不限人数的 啊。然后左侧就是一个项目的文件区，然后下面是一个大纲，中间就是代码的写作区， 然后下面是一个 ai 助手手，我刚才啊给了他一个指令，让我让他润色一下结论， 然后这让他给我生成的就是这个上面的这个部分，他会把之前的代码标红，然后绿色是他修改的，然后我们检查完之后可以点击这个呃， keep 保留，就可以进行保留。并且呢他还会有一些呃比较突出的一些功能 啊，比如说它支持将这种手写的流程图或者是一些手写的公式自动呢转换成这个 latex 代码，然后插入到论文中 啊，然后它的工具这里也会有一些啊简单的项目信息，还有啊集成的版本控制，我们可以啊任意一个版本进行回退 啊，然后右面这篇这个文章就是我完全用他这个 ai 助手啊，我是上传了一张图片，然后让他帮我写一个 agent， 一个宗数， 然后可以看得出他呃是把我上传这张图片，然后插入到了这里，然后也会帮我引入一些参考文献，然后他自己也会生成一些图片和表格，然后给出我一个比较清晰的大纲。 哎，这个参考文献是对的吗？啊？参考文献我检查了，这个是对的，所有的都是对的，是吧？啊？对，它这个给我，但是它有的时候呃还是会有些幻觉的，这个后面会说好的，好的，嗯， 啊，然后给出的。哎，那我理解那个，那我理解这个，现在做这个比如说英文文章翻译，那不是，呃，简直是易如反掌啊，就直接把英文的 latex 直接跟他说一下，全部翻译一下，是不是基本就结束了？ 嗯，应该，应该是的，对吧？我们那个陈老师说的那个每每年那个好多，大家好多钱的那个就有很多这个，呃，这个鼓励大家去做翻译的事情，就那个事情，其实现在可能 ai 的 话已经能 能完成百分之九十多了啊，可能人最后再微调一下，对， ok。 嗯，然后一些格式上都是生成的比较清晰的大纲是比较好，然后我们就可以在这个基础上进行我们自己的编辑修改啊，然后我们回到 ppt 啊，然后我又找到了一个开源项目，这个 light red 啊，它的一个优点就是它提供了很多模板，然后我们可以自由选择呃来写作什么样的风格的文章， 但是呢，它，呃它的界面就是跟之前都差不多，但是它有，但是它的缺点比较多，就是它呃有很多的 bug， 并且它生成的呃效果不是我满意的。比如这里 ai， 它说了它创建一个参考文献文件，但是在这个项目区它没有创建，所以综合体验来看的话，嗯，这个是不如这个 open ai 的 啊。然后最后总结一下这个 prism 它的一个优缺点，首先它的优点就是它完全免费并集成了这个五点二、五点三系列的模型项目写作目前都不限人数 啊，并且它在生成效果上会生成一个比较清晰的大纲，并且会支持这些公式图片的转换，它的记忆比较准确，然后也能够帮我修复翻译中的出现的错误 啊，它的缺点也是它的饮用可能偶尔可能会出现幻觉，并且依赖这个外部文件库的引入 啊，并且它还会存在一些数据隐私的问题啊。这里 openai 官方给的说法是，如果你在拆的 gpt 中把呃将对话用于训练这个选项关掉之后，它就会继承到你这个 prism 中，然后你的 prism 就 不会用于训练 啊，然后它的翻译速度是比 overleaf 要慢的，但其实也还能接受啊。然后接下来是这个 ai 加速这个编程开发 啊，首先要介绍的是 curser， 然后我这里以这个制作一个个人博客网站为例，首先它分为三个步骤 啊，首先我们啊要在要自己定义 ruler 子，就是全句规则啊，来更好的规范这个 agent 它的一个输出。比如说，呃，我要你回答的全是中文，或者是啊，你在创建文件的时候有一些什么样的习惯 啊，都可以在这里进行编辑，然后就是导入 scale， 然后我这里导入的是一个专门设计这个 啊， u i 网站的一个是给我 u i u s pro max， 然后我们再选用这个 plan 模式， plan 模式的，呃， 就是在写代码之前要进行先思考，先探讨怎么写，然后再进行写 啊。例子就是他会先问你两个问题，第一个，第一个问题是你希望用什么技术站来做博客，第二个问题是文章内容你希望怎么管理？然后他希望提取我们用户自己的意见，然后我们选完之后他会给我们一个清晰的这个 markdown 文件里面写的他的实验方案， 然后我们被我的之后，嗯，他就进行了扣油顶，然后给我们生成了这个， 呃，项目结构，哎，然后我问个问题啊，那个，呃我，我，因为我没，我没怎么用过 cursor， 这个 cursor 里面的 plan 它是也是一个横杠 plan 嘛？ 呃，它和那个杠 u i u x 这个怎么兼容啊？还是它是一个别的地方的一个按钮？这个我一会儿可以演示一下 啊。行，好，嗯，好。我把这个 tree 说完之后，把它们俩一块来简单看一下它们的界面。 然后这个 tree 呢，就是跟这个 trees 比较相似的，也是一个 ide， 然后它有两个模式啊，一个是传统的 ide 模式，然后另外一个是它，呃，前几个月新推出这个 solo 模式，然后这里也是着重说一下这个 solo code 模式， 嗯，它内置了几个功能组建，比如编辑器、文档终端、浏览器、代码变更记录，还有这个飞格码，飞格码它支持呃把外部的这个产品设计图直接导入进来，然后把它转换成前端代码，然后来进行 呃编辑，然后它的一个特点就是它这个 solo code 模式的特点就是它支持一个多智能体的写作，嗯，这样就可以降低呃上下文的长度，然后它也会比传统的 ide 模式提供呃略大的一些呃上下文的窗口 啊。并且它内置了两个这个啊模式，一个是 plan 模式，一个是 spike 模式。 plan 模式就跟之前刚刚讲过的就是呃差不多，它会生成一个 markdown 文件，然后这个 spike 模式呢，就是在 plan 的 模式基础上，它会生成三个 markdown 文件， 就是他把 plan 的 呃呃任务进一步的系列化，进一步的拆分，他会生成这个 spike， 这个项目的规格说明 task 就是 agent， 他 要完成的任务也就是呃这个产品的功能还有 checklist， 就是 啊在生成完之后代码之后 a 针呢，要对照着这个清单一一的 check 来确保它没有错误，然后并且是可运行的，然后它的工作流程就是这个图，这个旁边展示的还是以这个生成一个 bug 网站为例，然后这个 chris 啊 进行一些思考，给我们 markdown 文件，然后我们用户 chris 之后把控制权交还给 chris 的 话，就进行一个扣顶， 嗯，他会根据这个 spike 和 task， 然后以及结合这个呃编辑器和终端这些工具，然后来进行编辑代码，然后编辑完之后会一一的根据这个呃检查清单 来看这个生成的是否正确啊，如果不正确的话它会 delete 自啊，然后自动修复，然后最终呢呈现给用户一个浏览器呃可以访问的一个界面，然后下面我们就简单看一下这个 ctrl 和 shift 啊，首先使用这个 ctrl， 我 们就是可以在设置中啊定义一下自己的 rulers 和 scale 啊，然后另外他这里就是是直接可以按钮选的，可以选用 agent 呢？还是选用 plan， 然后那个呃引入 skill 的 话就是打一个斜杠，然后这里可以引入我导入的 skill 啊，然后我是向他说了一句制作一个个人扑克网站比较简单，然后他就问了我两个问题，然后给了我一个 map 文件， 然后我们确认无误之后他就给我生成了，然后生成之后其实然后我运行其实是有报错的，然后我又呃让他 看一下这些错误，然后最终他也是把错误给修复了，但是他没有一步的直接生成正确的，有可能是跟我这个呃模型的呃选用有关，我当时选的是 auto。 对， 然后我们再来看一下 tree 刚才那个 skill 是 从哪里获取的？刚才那个 skill skill 是 我自己自己自己自己导入的。呃在哪里导入啊？就是我自己终端手动就是下载的也可以。呃，也可以在设置中。 嗯，让 a 战队来帮我下载，就是在这里它有个 skill 市场吗？ 就是这个 skill 是 在市场里的还是你自己写的还是从哪来的啊？我是从那个 github 仓库中就下载的。没没，不是从它这里来的 啊，你下载下来到本地，然后告诉他这是一个 skill， 你 自己分装一下啊。对对对，是这个意思啊，直直接分装成这个，相当于这是对于 tree 呃 cursor 的 skill 是 吧？ 对对啊啊啊，懂了，就是它可以用了，叫了 create skill 这个命令，然后把这个 rapper 给它分装成那个 skill 对 吧？对，就是让 a j 上来做这些解释。嗯嗯嗯， ok。 然后然后我们再来看一下 tree 啊，然后 tree 呢？它主要是我使用这个 solo code 模式，首先我是在这里可以输入斜杠， 然后就可以选这个 plan 和 spec 啊，原先好像只有 plan， 然后 spec 是 它最近新加的，就是它更加的细腻度，会给我们三个 markdown 文件，然后我这里一直都使用这个 spec， 然后我这个模型选择的是 mini max， 它是免费的。然后啊我让他制作一个啊博客网站，然后他呃给了我三个文件，然后一个是规格说明， 然后一个是这个 task， 也就是它要完成的哪些功能这样一个清单，然后最后是一个 check list， 它一个检查的一个清单， 然后它自动生成，完了之后给我生成了几个 html 文件，然后比较简单，然后我让它呃重构一下这个项目，然后用一个框架，然后记住让让它自己来决定。 然后他又给我首先啊出使出使化，然后创建了一些组建这些框架的组建，然后最后他会验证这个项目是否能运行，然后最后也是成功运行了，也没有遇到 bug 啊。然后第二个演示就是稍微复杂一些，开发一个也是开发一个网页，然后 也是给我们了三个 markdown 文件，这里就比刚才的更多一些，就这个功能更复杂一些，然后它要检查的这个条数也是更多，要确保它们都能正常工作啊。然后这里它会呃根据这个 task 这九个 task， 呃，然后来一一的进行编码，然后编码的完成之后，呃它会自动的运行，然后 检查这个 checklists 的 清单，然后他会看到所有二十个验收检查点都已通过，然后最后把我们这个这个这个启动它内置的这个浏览器，然后就会 呃把这个呃效果呈现给用户，对，然后这个就是大概就这么多，然后我们回到 ppt 啊，然后除了刚才介绍的这些 ide 呢，也有一些 c r i 命令行工具啊，比如这个 codex， cloud code 啊这种啊，当然目前就是 cloud code， 加上这个 cloud op 四点六，它肯定是最强的，但是它，呃， 嗯，目前比较贵，每天有限额，而且需要配合一些经济模型来搭配着使用啊。 cloud code， 它适合这个大型项目的前期规划， 然后口袋呢，适合一些日常的编码任务。呃，一个可以呃预见的是，它们都在增强可识化能力，而 caster tree 呢，它们都在增强 agent 能力，比如 caster agent 模式，还有 tree 的 solo code， 呃，他们都在互补，然后彼此来扩大 ai 自主权啊，然后因此，呃一个思考的点是，一个可能好的办法是将两者结合起来，将可拉扣的继承在这个 i d e 中。 然后我们如果要是从零到一，构建一个大型的项目，或者是重构一个复杂的项目，这里可能使用 kolog 比较合适。那要要是如果只是一些简单的日常编码啊，使用 kolog 就 可以胜任这些工作 啊。最后是一个，呃，接下来是一个 ctrl 和 tr 的 一个横向测评，主要是看他们在代码补全上的能力。这个 ctrl 呢，它的基础好啊， tr 呢？它的，呃， 它，它的代码补全，先后有那个 q q pro， 都是一些大版本更新，它的迭代速度很快。然后我们可以先看这个用黄色标出来的这个，呃 呃，他们都是 tree 的 优势，就是 tree 在 跨文件代码谱权上面比较好啊，而且在 import 智能导入方面啊， tree 跟那个 cursor 呢，都会 啊，把一个新加的函数进行自动导入，但是对一些，呃，我们存在于我们自己，单就是仓库中一些已有的组结件来说，这个 ctrl 啊，他不如翠那么智能，翠能直接就导入了，然后 ctrl 比较迟钝。 在交互体验方面，然后这个 tree 也是升级了它的一个补全内容，它可以解释自己刚刚补全的代码，它的可读性会更好一些，然后在上下文感知能力方面， tree 的 报缩感知会更好一些。然后此外的其他这些功能，呃，两者都是平分秋色的。 然后最后看一下这个补全质量来说，然后 carson 呢，它在准确性方面会更高，然后 tree 呢，它是在完整和相关程度方面 会更高一些啊。所以综合来看， tree 可能比 cursor 要表现的更好一些啊。也是 tree 在 不断地迭代，然后不断地更新，然后以此来赶超这个 cursor。 呃，然后最后一个环节就是，呃， open cloud， 这个，呃，今年一二月份爆火的一个可以，呃，记住用户习惯，然后呃，为你二十四小时工作干活的这么一个个人的 ai 助手， 嗯，他，嗯，我们从原来的这种用 ai 变成了养龙虾，我们把这个 open cloud 养在电脑里，然后我们通过手机端的一些通讯应用就可以跟他对话，然后让他帮我们干任何事情。 而这个 open catalog 呢，它就是，呃包含了两个 markdown， 一个是 memory， 用来记录这个用户的喜好和这个历史习惯，然后还有这个 so 定义了它的一个人格，然后我们可以规定它日常说话的方式， 呃，比如说允许一些幽默的表达，还有一些其他的语言的艺术，然后呃，然后这也可能就是 open catalog 这么受欢迎的一个原因吧。 然后我们最后问题回到这个，嗨， opencloud 你 可以为我做什么的事情上， opencloud 可以 为我们讲解文章处理、标注数据啊，审查测试项目代码，甚至是帮我们自己，呃，帮我们 web coding 或者是跑一个实验 啊，为我们构建个人资质库啊，追踪领域最新的研究动态，然后也会调用一些，呃，各种的 api agent 来帮我们做一些生成任务， 然后以及在一些生活方面会为我们规划路线，然后推，呃，定时任务，推送一些信息，投递一些简历等等，嗯，大概就是这些啊，然后最后我的汇报就是这些，谢谢大家。 嗯，好的。那个有些信息量还是很大的，就是某些，呃，对于不同的任务怎么去？呃，找到最合适的啊？目前来说最合适的， 呃，这种 ai 控制的方式去实现啊，然后也是有很多这个实践上的一些认知和指导的。对，然后大家有什么别的问题吗？ 呃，然后我再补一嘴啊，就是，嗯，这个时代真的发展非常快啊，就是可能都已经不是在以月来更迭了。这个，这个很多技术都是在以周或者甚至是以日来更迭，所以， 呃，我们会经历一个非常神奇的一个时期啊，人类整个人类社会会非常经经历一个非常神奇的时期，就是技术大爆炸时期啊。这个，对，所以我觉得这个时间段就大家，呃，给大家建议就是说，嗯 嗯，就是拥抱啊，就是拥抱，就是，呃这些新的东西大家一定要去拥抱啊。这个和当时其实很多时候是类似的啊，就比如说 chinese gdp 刚出来那会啊，然后，呃，大家突然感受到了一些不一样的东西，对吧？然后 那么无论你，你处你是属于什么角色啊？你是要找工作了，还是你是要创业呢？还是你还是在做研究？还是说无论你你是属于什么样的角色？我建议大家就跟当年拆的 gp 出来一样， 就是勇敢的去拥抱他啊。那我举一些例子，比如说，那么当然这个基于这个 gbt 去做创业的时候，我就太多了，我就不觉得。然后我就举几个，呃，科研方面的例子，就是 gbt 出来，对吧？然后还有很多人，嗯，反正就是可能大家平时会用用用，对吧？然后用，用了之后也大家可能很多人的脑子想法也就那样了，他可以帮帮助我做一个事， 但是其实很多人就没没有想到说，哎，我完全可以拿它来做研究啊，或者是研究它，对吧？它完全可以变成我我的研究对象 啊，我参与进去，我研究它，然后我然后如果能跟我已有的主线结合，那是更好，那有的时候没有那么结合啊，你有这个自由度也可以，对吧？你去研究它，然后你看叉 gdp 时代涌现出了多少， 根本就不需要用 gpu 训练的这个引用过千过万的工作，对不？对啊？ 这就是完全就是思维的转变，就是我们的我的这个好朋友，他们提的这个哈根哈根 gpt， 对吧？嗯，他当时在发表论文提提投稿之前还跟我过了一遍啊，当时我就觉得非常有意思。我好这个，呃， ai 时代的论文都可以不要 gpt， 呃，不要 gpu 了吗？啊，对，那个时候我还是挺震撼的啊，我那个时候我还是挺震撼的。就是，嗯， 所以就大家一定要抹除掉这种固有的思维认知，抹除掉固有的思维认知，一定要抹除掉啊，就，嗯，就是大家会看到周围的人或以以前的人的一些惯性，大家会看到这些惯性，然后会把这些惯性成为自己的默默认。 对，但是这个时代不一样了啊，这时代不一样了，就跟当年一样，就是我们如果那那个时代我们知道我们错失了很多机会，那这个时代大家的思维就要转换啊，就不要，不要停留在这个旧的这个思维体系里 啊，就是你，你去，你去，你去拥抱这些东西，然后你去思考，哎，我能在这个最 top 的 技术里面我能做些什么独到的贡献，对吧？ 有些东西根本也也不一定要 gpu 训啊，我们的 react， 我 们这个那个腾讯的， 腾讯这个多少年薪？这个挖过去的这个这个领军人物，对吧？这二十几岁的领军人物， 他很多东西也是不太需要训练的。对，然后，然后这个我们的之前早期的 gpt 啊，还有这个包括 cot 啊啊，都是不需要训练的东西 啊。对，所以大家一定要打破自己的原有的思维的惯性啊，一定要敢于跳出来去思考， 我能够为这个时代的科技的进步做一些什么样的助力，找到那些重要的问题，变成了这个时代最核心的能力啊。当大家未来编程能力平全，各种能力平全的时候， 那么大家的竞争力在哪里？对不对？那就唯一就是你的，嗯，你敢于跳出来找到那些重要问题的能力 啊，你敢于这个跳出固有思维去做创新的能力，你敢于这个围绕着自己好奇心去不断追问的能力，无非就是这些了，接下来很多能力都会平权掉啊，这些都不再成为成为基础的，不再成为壁垒啊， 一件事你能做好，千千万万的人都能做，而且有了这些平权的东西之后做的都很快。 那么现在就大家就一定要去思考跳出来，去思考什么东西是重要的问题，大家还没有发现的，大家还会被忽略的，但却又是痛点。 然后再去想啊，一定要把自己跳出来啊。而且另外一个跳出来就是一定不能想着说，呃，我，我这个时代我还是想着说，呃，嗯，就是， 嗯，就说我觉得这个时代最最核心的要要素哈，还是就是你，你真的跳出来找到一些重要的事把这个事做了 啊。然后呢？因为这个事你，你去，你获得了奖，因为这个事你产出了成果，因为这个事你，你输出了专利，因为这个事你怎么怎么样了？ 嗯，那都是，那都是额外的东西，就是如果大家把注意力放在那个额外的东西上面，你注定你的高度就是受限的， 但你，如果你把你的注意力放在那些重要的事情的找到并实现上，那你的高度就是无限的 啊。好吧，这是我，嗯，反正近，近，多少个月来的一个非常深刻的体验。嗯。

论文里像这种复杂的公式，不会有人是一点点手敲进去的吧？今天说一个快速插入公式加编号的方法，不需要任何插件。第一步，把要插入的公式截图发给豆包，让它生成 latex 代码。第二步，复制代码，在 word 插入选项卡里点击插入公式，把刚刚复制的代码粘贴进去， 直接点回车就行了。第三步，在公式后面输入井号加编号，然后点击回车，最后再点击设置公式格式，把字体改成 times new roman 就 完成了，是不是非常简单？还有一点，如果你的文章是用 ai 写的， ai 率很高的话，那一定要用这个再过一下，把需要改写的内容粘贴上去，点击开始降 ai gc， 然后会把改写好的结果发给我们。这个工具，它和织网 ai 检测用的是同一个大模型，所以你再把处理完后的内容复制回原文，放心去织网查吧，一般百分之一百的 ai 率都能降到个位数。

论文里像这种复杂的公式，不会有人是一点点手敲进去的吧？今天教你一个三十秒快速插入公式加编号的方法，不需要任何插件。第一步，把要插入的公式截图发给 ai， 让它生成 lighttext 代码。第二步，复制代码，在 word 插入选项卡里点击插入公式，把刚刚复制的代码粘贴进去，直接点回车就行。 第三步，在公式后面输入井号加编号，然后点击回车，最后再点击设置公式格式，把字体改成 times new roman 就 完成了，是不是非常简单？ 还有一点需要注意，如果你参考了 ai 生成的内容， ai 率太高的话，我一般都会把它放到这里过一下，只需把要修改的内容复制到这里，点击开始降 ai， 等待一会之后会把改写好的结果发给我们，再拿去检测一下，可以看到 ai 率直接变成零了，而且还没有改变文章整体的学术性。

计算机专业想去互联网大厂实习的同学们，三分钟手把手教你做出一个面试官喜欢的简历。 我的简历是用 latex 敲的，做技术的会比较喜欢这种简约清晰的风格。模板我会放在评论区里。当然你也可以选择用一些专业的简历制作网站，比如说 canvas， 选择一些模板来做。没有什么实习经历、项目经历的同学也不要着急，我会教大家怎么来写，怎么来包装。 首先，我们说几个最基本的原则。第一点，只写一页，只写一页，只写一页。全世界最牛逼的大佬都是一页纸两页纸，一定是你写了很多废话，无论如何压缩到一页两页，会消磨面试官的耐心。 第二点，在校经历方面不要写太多，学校的经历、成绩加你最值得夸耀的经历，一句话，一笔带过就可以。互联网大厂比的是谁技术强，而不是谁拿的奖学金多，谁参加的学生活动多。央国企可能会喜欢，产品运营岗可能会喜欢，但这不是投技术岗的风格。 第三点，技术战中列出来的技术你一定需要熟悉，其他的八股你都可以少背一点，因为面试官一定是会优先为你写出来的东西的。比如我在这里列出的这些条，我一定会对这些技术最熟悉， 比如说我写我熟悉锁机制，那么你一定要熟悉悲观锁、乐观锁、 zico nice 的 原始 log 这些东西切记，面试官一定是优先提问你简历上的东西，没东西问才会从他自己的数据库里抽签八股来考你。 下一条，有实习经历优先写实习经历，没实习经历优先写项目经历，最后才是你的那些技术战 实习经历或项目经历。怎么写？我教你一招，总结出你最核心的两到三个贡献，然后把所有的流程，所有的细节全部弄清楚。 如果有一些细节你不理解或者忘记了，直接把你的精力给大模型，让他帮你补全所有的精力。大模型有的时候不但会帮你提醒出你遗忘的细节，而且还会对你的细节进行优化，把你的技术站做进一步的包装，这一步是非常必要的。 当你捋清了自己所有的细节之后，把你的每条产出，用两到三分钟的时间对大模型进行描述，然后让大模型再做一轮评判。这样的话，你写在简历上的东西一定是能够经得起面试官考打的，并且你能够有自信去把它说出来的东西。这块具体怎么写，你可以去参考我的写法。 首先用一句话来表明你干了什么，然后按照解决了什么问题，使用了什么方法，产生了什么效果来写。那有的同学会说，我做的工作很简单，我不知道能够解决什么问题，或者不知道实现什么效果。没关系，咱们现在是 ai 时代，你直接问大模型， 比如你说我在实习时我写了一个接口，那么我解决了什么需求，优化前后的速度是多少？我怎么评测我这个优化 效果？即使你都不知道，你要大模型给你补充完整一个场景，你把这个场景记下来就可以，他就是你的。而且你写在简历上的工作本身也不一定一定要是自己做的， 比如说你同事做了一个很牛逼的技术，你也可以拿过来写，只要你按照上面的流程把过程理解了，知道怎么说的，那这个东西就是你的，这个是最重要的，大家千万不要有一些道德洁癖，或者说技术洁癖。 面试官他只考察你对技术的熟练程度，你这个技术是自学的也好，老师教的也好，或者同事教的也好，他根本不在乎，他不是想跟你谈经，你做朋友的，他是来考察你的技术水平的。 而且目前这个 ai 时代，谁能保证代码都是自己写的？本质上来说都是 ai 帮忙写的，谁敢说这个产出完全就是自己的，所以大家都是一知半解的， 依靠 ai 辅助一定是未来找工作的一个趋势。然后最后是大家如果有一些论文的产出的话，也可以写在里面，只不过要看跟这个岗位相不相干，如果关系不大的话，大家就可以像我这样一笔带过就可以。 如果你投的是算法岗，那论文就很重要，如果你像我一样投的是开发岗，那这个东西就是可有可无的。最后大家有一些和技术相关的一些贡献，对于 ai 的 认知和使用，参加的一些比赛等等。 不过一些跟技术无关的东西就不需要写了，其实是浪费大家时间，浪费你简历空间的，比如说英语四六级，数学、物理竞赛，雅思三好学生这些就不用写了。 ok， 这又是一份简历的制作过程， 大家如果有问题也可以在评论区讨论，我后续会回复的，之后我也会出一些计算机岗位、扫盲程序职业规划以及我完整的实习秋招路径给大家分享，我们下期视频见！

解压缩之后，我们启动安装程序， 这是光盘的 iso， 点击加载或利用解压工具进行解压。 windows 十一的系统尚未安装，接着在这个文档上点击鼠标右键，使用管理员权限执行， 此处能够调整一下安装的路径，目录中不应包含中文内容。随后点击安装 字幕文本，接着 字幕文本此刻已经观察到这个，这样就已经安装完成了。按关闭，随后返回安装包，右键选择以管理员权限执行，点击下一步，点击安装 按退出。此刻已经完成安装了。我们可以通过开始菜单进行操作， 将所有快捷方式都调取出来，一个是这个的，另一个是 随后双击，此刻开启即可投入应用。 接着再双击这个按键 升级。 我们现在眼前所见的便是中文版本，假如你使用的并非中文版本，在设置界面中 将这段文字的表达方式调整一下，按确认。