Maison >Tutoriel matériel >Actualités matérielles >Open NotebookLM adopte une approche open source pour convertir des PDF en podcasts.
Pour ceux qui ne connaissent pas l'expérience d'IA de Google, NotebookLM est une plate-forme d'assistant de recherche qui prend les documents téléchargés par les utilisateurs et utilise Gemini 1.5 pro pour offrir une première approche de prise de notes pour interagir avec les informations trouvées dans le document. NotebookLM génère un résumé de tous les documents téléchargés sur le bloc-notes de l'utilisateur et permet aux utilisateurs de poser des questions sur le matériel. Une fois les informations traitées, NotebookLM répond avec des citations appropriées des documents téléchargés. Cependant, la fonctionnalité la plus impressionnante est la possibilité de générer des podcasts basés sur les documents qu'ils ont téléchargés. Le podcast généré par Gemini extrait les informations sélectionnées par l'IA à partir des documents. Il crée un fichier audio d'une discussion entre deux intervenants sur des sujets trouvés dans le matériel, avec des clips audio allant de cinq à trente minutes. Cependant, certains utilisateurs peuvent hésiter à télécharger du matériel vers un LLM propriétaire, ce qui constitue la différence entre Open NotebookLM.
Avec une interface utilisateur simple et directe, Open NotebookLM a été construit à l'aide de divers modèles open source et de synthèse vocale pour transformer des PDF en podcasts. Pour traiter le PDF, Open NotebookLM utilise Llama 3.1 avec une limite de 100 000 caractères. Bien qu'il ne soit pas aussi performant que Gemini, MeloTTS offre de solides performances de synthèse vocale pour le projet, et les utilisateurs peuvent ajuster le ton de l'IA entre « amusant » et « formel ». De plus, Open NotebookLM prend en charge un peu plus de dix langues, parmi lesquelles l'espagnol, le français et l'allemand. Actuellement, les utilisateurs peuvent essayer le projet sur la page d'accueil Hugging de Chua ou le créer localement à partir des ressources disponibles sur le dépôt GitHub du projet.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!