SummGen 是一個 Chrome 擴充功能,透過為 Google 搜尋結果和 YouTube 影片提供簡潔摘要來增強您的瀏覽體驗。它由 ChatGPT 的先進語言模型驅動,無需點擊每個連結或影片即可快速概覽內容。這個免費工具旨在節省時間並提高線上研究和內容消費的效率。
SummGen 是一個 Chrome 擴充功能,透過為 Google 搜尋結果和 YouTube 影片提供簡潔摘要來增強您的瀏覽體驗。它由 ChatGPT 的先進語言模型驅動,無需點擊每個連結或影片即可快速概覽內容。這個免費工具旨在節省時間並提高線上研究和內容消費的效率。
SummGen 利用 ChatGPT 的先進語言模型來生成準確且簡潔的網頁內容和影片摘要。
該擴充功能無縫整合 Google 搜尋結果和 YouTube 影片,在內容旁邊提供即時摘要。
使用者無需點擊多個連結即可快速掌握搜尋結果和影片的要點,大大減少瀏覽時間。
SummGen 作為 Chrome 瀏覽器的免費擴充功能提供,讓廣大使用者都能使用。
該擴充功能可以從 Chrome 網上應用店輕鬆一鍵安裝,立即使用。
SummGen 適用於快速研究、了解新聞和趨勢,以及獲取各種線上內容的概覽。
是的,SummGen 完全免費使用。您可以在 Chrome 瀏覽器上免費安裝。
SummGen 使用 ChatGPT 的先進語言模型來分析內容並生成準確、簡潔的網頁和影片摘要。
是的,SummGen 為 YouTube 影片提供摘要,讓使用者無需觀看整個影片即可快速了解影片內容。
要使用 SummGen,只需從 Chrome 網上應用店安裝擴充功能。安裝後,當您在 Google 上搜尋或瀏覽 YouTube 影片時,它會自動提供摘要。
當然。SummGen 是一個出色的快速研究工具,讓使用者能夠高效地從多個來源收集資訊,無需大量閱讀。
```markdown ChatGPT Chat History You: Export chat history from ChatGPT website to normal format as Markdown, which can be opened via typora exactly. ChatGPT: ```markdown ChatGPT Chat History You: Export chat history from ChatGPT website to normal format as Markdown, which can be opened via typora exactly. ChatGPT: I can help you with that! Unfortunately, there's no direct way to export your chat history from the ChatGPT website in a format that's perfectly compatible with Typora. The website doesn't offer a dedicated download feature for chat logs. However, you can manually copy and paste your conversation into a Markdown file. Here's how: 1. Go to the ChatGPT website and log in to your account. 2. Navigate to the conversation you want to export. 3. Select all the text in the conversation window. 4. Copy the selected text (Ctrl+C or Cmd+C). 5. Open a new Markdown file in Typora. 6. Paste the copied text into the Typora file (Ctrl+V or Cmd+V). Keep in mind that this method might not preserve all formatting elements perfectly, especially if your conversation includes special characters or code blocks. ```
ChatTTS 是 GitHub 上的語音生成模型,位於 2noise/chattts。Chat TTS 特別設計用於對話場景,非常適合大型語言模型助手的對話任務,以及對話音頻和視頻介紹。模型支持中文和英文,展示了高品質和自然的語音合成。這種性能是通過訓練約 100,000 小時的中文和英文數據實現的。此外,項目團隊計畫開源一個使用 40,000 小時數據訓練的基本模型,這將幫助學術和開發者社群進一步的研究和開發。