语鲸
应用截图
应用介绍
语鲸这个看资讯的软件挺不错的。想了解啥领域的内容都能找到，国内外的最新消息都有。订阅喜欢的频道后，每天自动推送相关文章，省得自己到处找。论文和研究报告这类专业内容也挺全，查资料方便。界面干净没广告，阅读体验挺好。更新速度够快，热点事件不会错过。平时上下班路上刷一刷，能学到不少新东西。
语鲸怎么使用
1、启动语鲸APP，仔细阅读服务条款与隐私声明后，点击同意并继续按钮进入应用主界面。
2、在登录界面输入手机号获取验证码，系统将自动为新用户完成注册流程并登录账号。
3、进入订阅功能后，通过顶部搜索栏输入关键词，可快速查找并添加感兴趣的公众号或网站内容。
软件特色
1、采用自主研发的LingoWhale-8B大语言模型，具备80亿参数规模，中英文双语处理能力卓越。开源架构便于开发者二次开发与功能扩展。
2、智能摘要引擎可快速提炼文档核心内容，支持50MB以内大型PDF文件处理。摘要结果与原文对照显示，关键信息一目了然。
3、个性化资讯推荐系统基于用户阅读偏好和订阅习惯，精准推送相关领域内容。RSS订阅功能全面免费，打破行业收费惯例。
4、跨平台同步设计，支持网页端、浏览器插件和移动应用多端协作。数据实时云端备份，工作流程无缝衔接。
软件功能
1、文档处理中心支持批量导入网页和本地文件，自动归类整理。智能标签系统按主题、类型等多维度分类管理文献资料。
2、知识管理工具提供无限量收藏夹和笔记功能。重点内容划线标注，支持添加个人批注，构建专属知识体系。
3、AI写作助手具备文本生成、润色改写、代码补全等能力。中文语义理解准确度高，专业报告创作更轻松。
4、会议纪要模块可自动识别发言重点，生成结构化摘要。支持多语言实时翻译，跨国会议沟通无障碍。
软件用法
1、初次使用建议设置个人兴趣标签，系统将据此优化内容推荐。订阅常关注的RSS源，建立个性化信息流。
2、处理文档时拖拽文件至工作区，选择摘要比例和输出格式。关键段落可添加星标，后续快速定位查阅。
3、写作过程中调用AI助手，输入关键词获取内容建议。支持多轮交互调整，直至获得满意文本。
4、定期整理知识库，使用标签系统归类内容。建立项目文件夹，关联相关文献和笔记，提升研究效率。
APP点评
1、这文本处理工具在大模型应用方面表现突出，特别是中文语义理解和生成能力达到业界领先水平。
2、功能设计兼顾专业性和易用性，复杂AI技术通过简洁界面呈现，普通用户也能轻松驾驭专业文本处理。
3、性能表现优异，大文件处理速度快，系统响应流畅。资源占用控制合理，长时间使用依然稳定。
4、开源策略值得赞赏，为开发者社区贡献优质基础模型，推动自然语言处理技术普及应用。
语鲸怎么使用
1、启动语鲸APP，仔细阅读服务条款与隐私声明后，点击同意并继续按钮进入应用主界面。
2、在登录界面输入手机号获取验证码，系统将自动为新用户完成注册流程并登录账号。
3、进入订阅功能后，通过顶部搜索栏输入关键词，可快速查找并添加感兴趣的公众号或网站内容。
软件特色
1、采用自主研发的LingoWhale-8B大语言模型，具备80亿参数规模，中英文双语处理能力卓越。开源架构便于开发者二次开发与功能扩展。
2、智能摘要引擎可快速提炼文档核心内容，支持50MB以内大型PDF文件处理。摘要结果与原文对照显示，关键信息一目了然。
3、个性化资讯推荐系统基于用户阅读偏好和订阅习惯，精准推送相关领域内容。RSS订阅功能全面免费，打破行业收费惯例。
4、跨平台同步设计，支持网页端、浏览器插件和移动应用多端协作。数据实时云端备份，工作流程无缝衔接。
软件功能
1、文档处理中心支持批量导入网页和本地文件，自动归类整理。智能标签系统按主题、类型等多维度分类管理文献资料。
2、知识管理工具提供无限量收藏夹和笔记功能。重点内容划线标注，支持添加个人批注，构建专属知识体系。
3、AI写作助手具备文本生成、润色改写、代码补全等能力。中文语义理解准确度高，专业报告创作更轻松。
4、会议纪要模块可自动识别发言重点，生成结构化摘要。支持多语言实时翻译，跨国会议沟通无障碍。
软件用法
1、初次使用建议设置个人兴趣标签，系统将据此优化内容推荐。订阅常关注的RSS源，建立个性化信息流。
2、处理文档时拖拽文件至工作区，选择摘要比例和输出格式。关键段落可添加星标，后续快速定位查阅。
3、写作过程中调用AI助手，输入关键词获取内容建议。支持多轮交互调整，直至获得满意文本。
4、定期整理知识库，使用标签系统归类内容。建立项目文件夹，关联相关文献和笔记，提升研究效率。
APP点评
1、这文本处理工具在大模型应用方面表现突出，特别是中文语义理解和生成能力达到业界领先水平。
2、功能设计兼顾专业性和易用性，复杂AI技术通过简洁界面呈现，普通用户也能轻松驾驭专业文本处理。
3、性能表现优异，大文件处理速度快，系统响应流畅。资源占用控制合理，长时间使用依然稳定。
4、开源策略值得赞赏，为开发者社区贡献优质基础模型，推动自然语言处理技术普及应用。
