不再忍受擁擠的 PDF 與無盡的複製貼上
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讀論文，不該是苦難。 Redia 與你一起， 一眼看透學術本質。
精準捕捉學術語境， 不再只看表面字義， 深度還原研究細節。
海量文獻資料， 瞬間理解核心脈絡， 大幅提升研究產出。
縮短閱讀時間， 跨越語言的阻礙， 讓全球知識觸手可及。
術語精準識別， 確保論文關鍵詞， 呈現最高的一致性。
複雜學術句構， 轉化為流暢母語， 直觀易讀不費力。
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The persistent cognitive dissonance encountered during the interpretation of multi-page academic PDFs often results in significant intellectual fatigue.
Traditional machine translation paradigms frequently fail to preserve the nuanced semantic architecture inherent in specialized scientific discourse.
膨大な文献資料を瞬時に理解し、研究の質を向上させる。
Accelerate your literature review process from days to minutes with AI-powered contextual understanding.
The integration of domain-specific terminology recognition ensures accurate preservation of technical nomenclature.
学術論文の複雑な構文を、明快な母語表現へと変換する。
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告別 AI 胡亂翻譯的擔憂。行級精準對齊，確保每一個數據與論點都有跡可循。
Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit...
Abstract
The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks that include an encoder and a decoder. The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism. We propose a new simple network architecture, the Transformer...
1 Introduction. Recurrent neural networks, long short-term memory and gated recurrent neural networks in particular, have been firmly established as state of the art approaches in sequence modeling and transduction problems such as language modeling and machine translation. Numerous efforts have since continued to push the boundaries of recurrent language models and encoder-decoder architectures.
Recurrent models typically factor computation along the symbol positions of the input and output sequences. Aligning the positions to steps in computation time, they generate a sequence of hidden states ht, as a function of the previous hidden state ht−1 and the input for position t.
This inherently sequential nature precludes parallelization within training examples, which becomes critical at longer sequence lengths, as memory constraints limit batching across examples. Recent work has achieved significant improvements in computational efficiency through factorization tricks and conditional computation, while also improving model performance in case of the latter.
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當你直接貼上長篇大論給對話式 AI 時，它為了在單次回答中完成任務，往往會不自覺地縮短或總結內容，即便你要求它不要這麼做，這仍可能導致翻譯不完整。而且，一次處理的文本越長，AI 越容易出現上下文理解錯誤，影響精準度。
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