10 tiện ích mở rộng AI Chrome tốt nhất dành cho các nhà khoa học dữ liệu năm 2023

Chia sẻ bài báo này

• 
• 
• 
• 
• 

by Nik Asti

Được xuất bản: ngày 04 tháng 2023 năm 8 lúc 15:21 sáng Cập nhật: ngày 2024 tháng 11 năm 44 lúc XNUMX:XNUMX sáng

by Damir Yalalov

Đã chỉnh sửa và xác minh tính xác thực: ngày 04 tháng 2023 năm 8 lúc 15:XNUMX sáng

Để cải thiện trải nghiệm ngôn ngữ địa phương của bạn, đôi khi chúng tôi sử dụng plugin dịch tự động. Xin lưu ý rằng bản dịch tự động có thể không chính xác, vì vậy hãy đọc nguyên bài viết để có thông tin chính xác.

Bài viết này sẽ xem xét các tiện ích mở rộng AI tốt nhất của Google Chrome, những tiện ích mở rộng này đã trợ giúp rất nhiều cho các nhà khoa học dữ liệu trong công việc của họ. Các tiện ích mở rộng này giải quyết nhiều yêu cầu khác nhau, bao gồm xử lý văn bản, tối ưu hóa mã, hỗ trợ nghiên cứu và ghi chú chu đáo.

1. Phi công phụ khoa học không gian

Công cụ này có thể trả lời bất kỳ truy vấn khoa học nào và có thể làm sáng tỏ các bảng, biểu đồ hoặc bất kỳ dạng dữ liệu nào khác được tìm thấy trong các bài báo khoa học. Trong thế giới nghiên cứu khoa học phức tạp, việc sở hữu một công cụ có thể hỗ trợ giải mã dữ liệu phức tạp là vô giá. Đi vào Phi công khoa học vũ trụ, một công cụ được thiết kế để trả lời bất kỳ truy vấn khoa học nào và cung cấp giải thích rõ ràng về bảng, biểu đồ và bất kỳ dạng dữ liệu nào khác trong các bài báo khoa học.

Cho dù bạn là nhà nghiên cứu chuyên nghiệp, sinh viên hay độc giả tò mò, SciSpace Copilot có thể là người hướng dẫn bạn. Nó điều hướng ngôn ngữ thường phức tạp và dữ liệu trực quan của tài liệu khoa học, cung cấp câu trả lời dễ hiểu và làm sáng tỏ. Tiện ích mở rộng này có thể giảm đáng kể thời gian và công sức dành cho việc hiểu nội dung khoa học phức tạp, từ đó đơn giản hóa quy trình nghiên cứu của bạn.

Ưu điểm của việc sử dụng SciSpace Copilot:

1. Đơn giản hóa ngôn ngữ kỹ thuật. SciSpace Copilot cung cấp các giải thích đơn giản cho biệt ngữ, từ viết tắt và các đoạn văn phức tạp, giúp dễ hiểu nội dung khoa học hơn.
2. Nâng cao kinh nghiệm học tập. Công cụ này cung cấp các câu hỏi đặt trước và cho phép người dùng đặt câu hỏi của riêng họ, điều này có thể giúp hiểu sâu hơn và tạo điều kiện học tập khi đọc các bài báo khoa học.
3. Tính năng đánh dấu. Người dùng có thể lưu các bài báo hoặc tệp PDF vào bộ sưu tập Copilot của họ, cho phép họ xem lại nội dung sau đó.

Nhược điểm của việc sử dụng SciSpace Copilot:

1. Sự phụ thuộc vào công cụ. Chỉ dựa vào SciSpace Copilot để hiểu nội dung khoa học có thể cản trở sự phát triển của các kỹ năng tư duy phản biện và nghiên cứu độc lập.
2. Hạn chế về ngôn ngữ. Mặc dù nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ nhưng độ chính xác và tính khả dụng của các giải thích có thể khác nhau giữa các ngôn ngữ khác nhau.

2. Tiện ích mở rộng Chrome độc ​​đáo.AI

Một trong những dịch vụ hàng đầu hiện nay có khả năng phân loại xem một văn bản là do con người viết hay do mạng thần kinh tạo ra. BẰNG trí tuệ nhân tạo ngày càng tạo ra văn bản giống con người, việc phân biệt giữa nội dung do con người viết và nội dung do AI tạo ra trở nên khó khăn. Độc đáo.AI là một công cụ được thiết kế đặc biệt để giải quyết vấn đề này.

Dịch vụ này, hiện là một trong những dịch vụ tốt nhất thuộc loại này, có thể phân loại xem một đoạn văn bản được viết bởi con người hay được tạo ra bởi mạng lưới thần kinh. Các ứng dụng của Originality.AI rất đa dạng và bao gồm từ kiểm tra tính trung thực trong học thuật và kiểm duyệt nội dung cho đến đảm bảo tính xác thực của nội dung trực tuyến.

Ưu điểm của việc sử dụng Originality.AI:

1. Phát hiện nội dung do AI tạo ra. Originality.AI có thể giúp xác định nội dung đã được được tạo bởi các mô hình AI, cho phép người dùng phân biệt giữa văn bản do con người tạo ra và do AI tạo ra.
2. Duy trì tính toàn vẹn trong học tập. Công cụ này có thể hữu ích cho các nhà giáo dục, nhà nghiên cứu và nhà xuất bản để đảm bảo rằng nội dung họ xem hoặc sản xuất là nguyên bản và không phải do AI tạo ra.
3. Kiểm duyệt nội dung. Originality.AI có thể hỗ trợ xác định nội dung do AI tạo ra, giúp các nền tảng và tổ chức thực thi các nguyên tắc và chính sách liên quan đến nội dung do người dùng tạo.

Nhược điểm của việc sử dụng Originality.AI:

1. Hạn chế về độ chính xác. Mặc dù Originality.AI là công nghệ nâng cao nhưng nó có thể không chính xác 100% trong việc phân biệt giữa nội dung do con người tạo ra và nội dung do AI tạo ra. Dương tính giả hoặc âm tính giả có thể xảy ra.
2. Sự hiểu biết theo ngữ cảnh. Tính độc đáo.AI tập trung vào việc phân loại nội dung dựa trên nguồn gốc nhưng có thể không nắm bắt được ngữ cảnh sắc thái và ý định đằng sau văn bản.

Bài viết được đề xuất: 10 tiện ích mở rộng AI tốt nhất cho Chrome năm 2023

3. Máy quét dữ liệu

Trình phân tích cú pháp tự động có thể phân tích bất kỳ trang web nào, trích xuất dữ liệu hữu ích và lưu dữ liệu đó ở định dạng CSV hoặc Excel. Trong kỷ nguyên kỹ thuật số hiện nay, thông tin có giá trị thường bị ẩn trong một lượng lớn dữ liệu trực tuyến. Trích xuất thông tin này theo cách thủ công có thể là một nhiệm vụ phức tạp và tốn thời gian.

Đó là nơi công cụ quét dữ liệu vào trong chơi. Công cụ này là một trình phân tích cú pháp tự động có khả năng phân tích bất kỳ trang web nào, xác định dữ liệu hữu ích và trích xuất nó một cách hiệu quả. Nó không chỉ thực hiện các tác vụ này một cách nhanh chóng mà còn mang lại sự tiện lợi khi lưu dữ liệu được trích xuất ở các định dạng có thể truy cập như CSV hoặc Excel. Tính năng này cho phép tích hợp dễ dàng với nhiều phân tích dữ liệu công cụ và kỹ thuật.

Ưu điểm của việc sử dụng Data Scraper:

1. Hiệu suất khai thác dữ liệu. Data Scraper có thể phân tích các trang web một cách nhanh chóng và hiệu quả, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức trong việc trích xuất dữ liệu thủ công.
2. Ứng dụng rộng rãi. Công cụ này có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như nghiên cứu, kinh doanh thông minh, phân tích thị trường và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
3. Lựa chọn dữ liệu tùy chỉnh. Data Scraper cho phép bạn chọn và trích xuất các điểm dữ liệu hoặc thông tin cụ thể dựa trên nhu cầu của bạn, mang lại sự linh hoạt trong việc thu thập dữ liệu liên quan.

Nhược điểm của việc sử dụng Data Scraper:

1. Khả năng tương thích của trang web. Hiệu quả của Data Scraper có thể phụ thuộc vào cấu trúc và độ phức tạp của trang web mục tiêu. Một số trang web có thể áp dụng các biện pháp chống cạo, điều này có thể cản trở việc trích xuất dữ liệu.
2. Cân nhắc pháp lý và đạo đức. Khi thu thập dữ liệu từ các trang web, điều cần thiết là phải tuân thủ các nguyên tắc pháp lý và đạo đức, tôn trọng các điều khoản dịch vụ và chính sách quyền riêng tư của trang web.

4. Tiện ích mở rộng Chrome Firefly

A GPT-4 dựa trên trợ lý có thể duyệt các trang web và tóm tắt các bài viết, video YouTube, email và tài liệu. Như khối lượng của nội dung số tiếp tục mở rộng, việc phân loại và tóm tắt thông tin từ nhiều nguồn khác nhau có thể trở nên quá tải. Đom đóm, Một GPT-4 dựa trên trợ lý, đưa ra giải pháp cho thách thức này.

Công cụ này có khả năng duyệt các trang web và tóm tắt một loạt nội dung, bao gồm các bài báo, video YouTube, email và tài liệu. Vì vậy, với khả năng AI tiên tiến, Firefly có thể cô đọng thông tin thành các bản tóm tắt dễ hiểu, cho phép bạn nhanh chóng nắm bắt các điểm chính của nội dung.

Ưu điểm của việc sử dụng đom đóm:

1. Tóm tắt nội dung. Đom đóm có thể duyệt các trang web, tóm tắt các bài báo, video YouTube, email và tài liệu, giúp bạn tiết kiệm thời gian bằng cách cung cấp các phiên bản cô đọng của nội dung dài.
2. Hỗ trợ đa nền tảng. Công cụ này hoạt động trên các nền tảng và nguồn khác nhau, cho phép bạn trích xuất thông tin chi tiết và tóm tắt chính từ nhiều nguồn khác nhau theo cách thống nhất.
3. Độ chính xác do AI điều khiển. Đom đóm sử dụng các thuật toán AI tiên tiến để tạo ra các bản tóm tắt chính xác và phù hợp, giúp bạn nhanh chóng nắm bắt được các điểm chính của nội dung mà mình gặp phải.

Nhược điểm của việc sử dụng Đom đóm:

1. Hạn chế trong việc hiểu nội dung. Mặc dù Đom đóm có thể tạo bản tóm tắt, nhưng khả năng hiểu của nó có thể bị giới hạn ở thông tin cấp độ bề mặt, có khả năng thiếu một số chi tiết sắc thái hoặc ngữ cảnh cụ thể.
2. Phụ thuộc vào các thuật toán AI. Độ chính xác và chất lượng của các bản tóm tắt được tạo tùy thuộc vào các thuật toán AI cơ bản. Trong một số trường hợp, có thể có sai sót hoặc mâu thuẫn trong các tóm tắt do Firefly cung cấp.

5. Mã Squire.AI

Đây là trợ lý mã được đào tạo đặc biệt cho khoa học dữ liệu nhiệm vụ. Nó hoạt động xuất sắc với Pandas và các thư viện liên quan khác cũng như hỗ trợ các môi trường như phòng thí nghiệm jupyter và Colab, trong số những người khác. Trong thế giới của khoa học dữ liệu, việc có một trợ lý để đơn giản hóa các tác vụ mã hóa có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể.

Mã Squire.AI là một công cụ được thiết kế cho mục đích này. Được đào tạo đặc biệt cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu, trợ lý viết mã này làm việc xuất sắc với các thư viện phổ biến như Pandas và hỗ trợ nhiều môi trường khác nhau như JupyterLab và Colab. Với Code Squire.AI, bạn có thể hợp lý hóa quy trình viết mã của mình, giảm lỗi và nâng cao hiệu quả công việc.

Ưu điểm của việc sử dụng Code Squire.AI:

1. Hỗ trợ tập trung vào khoa học dữ liệu. Code Squire.AI được thiết kế riêng cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu, cung cấp hỗ trợ và hướng dẫn có mục tiêu trong các hoạt động liên quan đến mã hóa liên quan đến lĩnh vực này.
2. Tích hợp với các thư viện phổ biến. Công cụ này vượt trội khi làm việc với các thư viện khoa học dữ liệu như Pandas, cho phép tích hợp liền mạch với cơ sở mã hiện tại của bạn và tạo điều kiện thuận lợi cho thao tác và phân tích dữ liệu hiệu quả.
3. Khả năng tương thích với môi trường mã hóa. Code Squire.AI hỗ trợ các môi trường mã hóa phổ biến như JupyterLab, Colab, v.v., đảm bảo cộng tác và sử dụng trơn tru trên các nền tảng khác nhau.

Nhược điểm của việc sử dụng Code Squire.AI:

1. Phạm vi giới hạn đối với các nhiệm vụ khoa học dữ liệu. Code Squire.AI có thể không cung cấp cùng mức hỗ trợ hoặc chức năng cho các miền lập trình khác ngoài khoa học dữ liệu.
2. Sự phụ thuộc vào các thư viện và môi trường cụ thể. Mặc dù Code Squire.AI vượt trội khi làm việc với Pandas và các môi trường mã hóa phổ biến, nhưng nó có thể có chức năng hạn chế hoặc khả năng tương thích với các thư viện hoặc nền tảng mã hóa khác.

Bài viết được đề xuất: Hơn 10 dự án tiền điện tử AI tốt nhất năm 2023

6. Tiện ích mở rộng Sider của Chrome

Một công cụ tuyệt vời để xử lý văn bản. Nó có thể giải thích, dịch thuật, tóm tắt và viết lại bất kỳ văn bản theo yêu cầu. Xử lý văn bản là một nhiệm vụ phổ biến trên nhiều lĩnh vực khác nhau, từ học viện đến kinh doanh và công nghệ. trang là một công cụ được thiết kế để đơn giản hóa và nâng cao nhiệm vụ này. Nó có thể giải thích, dịch, tóm tắt và viết lại bất kỳ văn bản nào theo yêu cầu.

Bằng cách có một công cụ có thể xử lý văn bản theo nhiều cách khác nhau như vậy, bạn có thể tiết kiệm thời gian, nâng cao hiểu biết và cải thiện chất lượng công việc của mình. Cho dù bạn đang xử lý một tài liệu hay nhiều văn bản, Sider có thể giúp bạn quản lý và xử lý dữ liệu văn bản của bạn một cách dễ dàng và hiệu quả.

Ưu điểm của việc sử dụng Sider:

1. Khả năng giải thích. Sider có thể cung cấp giải thích cho văn bản, giúp làm rõ các khái niệm, thuật ngữ hoặc đoạn văn phức tạp.
2. Hỗ trợ dịch thuật. Công cụ này có thể hỗ trợ dịch văn bản, cho phép bạn vượt qua các rào cản ngôn ngữ và làm việc với nội dung bằng các ngôn ngữ khác nhau.
3. chức năng tóm tắt. Sider có thể tạo các bản tóm tắt văn bản ngắn gọn, cho phép bạn nhanh chóng nắm bắt các điểm chính của các bài báo hoặc tài liệu dài.

Nhược điểm của việc sử dụng Sider:

1. Hạn chế về kiến ​​thức chuyên ngành. Mặc dù Sider có thể cung cấp các giải thích và hỗ trợ chung, nhưng sự hiểu biết của nó có thể bị giới hạn trong các tác vụ xử lý văn bản chung và có thể không có kiến ​​thức chuyên môn trong các lĩnh vực cụ thể.
2. Độ chính xác và độ nhạy ngữ cảnh. Độ chính xác và độ nhạy ngữ cảnh của kết quả đầu ra của Sider có thể khác nhau tùy thuộc vào độ phức tạp và sắc thái của văn bản đầu vào. Điều quan trọng là phải xác thực các kết quả và rèn luyện tư duy phản biện khi sử dụng công cụ.

7. Xúc tácX

Có khả năng thực hiện các thuật toán học máy theo gần như bất kỳ bài báo nào, tích hợp các tài nguyên từ Tìm kiếm Google, ArXiv và các nền tảng khác. Việc triển khai các thuật toán học máy dựa trên các bài báo khoa học có thể là một nhiệm vụ phức tạp và tốn thời gian. xúc tácX cung cấp một giải pháp cho thách thức này.

Công cụ này có thể viết các triển khai của học máy các thuật toán theo gần như bất kỳ bài báo nào, tích hợp tài nguyên từ Google Tìm kiếm, ArXiv và các nền tảng khác. Điều này đơn giản hóa quá trình chuyển hiểu biết lý thuyết thành ứng dụng thực tế. Cho dù bạn là một kỹ sư máy học dày dạn kinh nghiệm hay một sinh viên đang cố gắng áp dụng những gì bạn đã học, CatalyzeX đều có thể làm cho quy trình trở nên hiệu quả và dễ tiếp cận hơn.

Ưu điểm của việc sử dụng CatalyzeX:

1. Triển khai thuật toán. CatalyzeX có thể Tạo mã triển khai các thuật toán học máy dựa trên các bài báo khoa học, tiết kiệm thời gian và công sức trong việc dịch các khái niệm lý thuyết thành mã thực tế.
2. Tích hợp với các nguồn nghiên cứu. Công cụ này có thể tận dụng tài nguyên từ các nền tảng như Google Tìm kiếm, ArXiv và các nguồn khác để thu thập thông tin liên quan nhằm triển khai thuật toán.
3. Khả năng tiếp cận nghiên cứu tiên tiến. CatalyzeX cho phép người dùng luôn cập nhật những kết quả nghiên cứu mới nhất và cung cấp lộ trình thực tế để áp dụng những phát hiện đó trong các tình huống thực tế.

Nhược điểm của việc sử dụng CatalyzeX:

1. Phụ thuộc vào chất lượng bài viết. Độ chính xác và độ tin cậy của mã được tạo việc triển khai phụ thuộc vào chất lượng và sự rõ ràng của các bài báo khoa học được sử dụng làm đầu vào. Các bài viết không chính xác hoặc được giải thích kém có thể dẫn đến mã dưới mức tối ưu thực hiện.
2. Hạn chế của tự động hóa. Mặc dù CatalyzeX hợp lý hóa quy trình triển khai thuật toán, nhưng nó có thể không nắm bắt được tất cả các sắc thái và tinh chỉnh cần thiết cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Điều chỉnh và tối ưu hóa thủ công có thể vẫn cần thiết.

8. Tiện ích mở rộng AIPRM của Chrome

AIPRM cung cấp danh sách đầy đủ các lời nhắc rất phù hợp cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia CNTT nói chung. Những lời nhắc này bao gồm nhiều tình huống và trường hợp sử dụng khác nhau, cho phép bạn điều chỉnh GPTphản hồi của bạn để phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn. Cho dù bạn đang phát triển một chatbot, tạo văn bảnhoặc đào tạo mô hình của bạn cho một nhiệm vụ cụ thể, AIPRM có thể cung cấp cho bạn các lời nhắc cần thiết để hướng dẫn phản hồi của mô hình.

Ưu điểm của việc sử dụng AIPRM:

1. Lời nhắc có cấu trúc. AIPRM cung cấp một danh sách các lời nhắc được tuyển chọn được thiết kế đặc biệt để có hiệu quả cho GPT mô hình. Những lời nhắc này có thể cung cấp điểm khởi đầu hữu ích để tạo ra kết quả đầu ra mong muốn từ các mô hình.
2. Hỗ trợ cho các ứng dụng khác nhau. Lời nhắc AIPRM bao gồm nhiều ứng dụng và trường hợp sử dụng, khiến nó phù hợp với các nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia CNTT và bất kỳ ai làm việc với GPT .
3. Tiết kiệm thời gian. Với trướcdefinhắc nhở có sẵn trong AIPRM, người dùng có thể tiết kiệm thời gian và công sức trong việc xây dựng các lời nhắc hiệu quả cho GPT .

Nhược điểm của việc sử dụng AIPRM:

1. Giới hạn dành riêng cho mô hình. Lời nhắc AIPRM được điều chỉnh cho phù hợp GPT mô hình và hiệu quả của chúng có thể phụ thuộc vào khả năng và hạn chế cụ thể của mô hình đã chọn.
2. Yêu cầu tinh chỉnh. Mặc dù lời nhắc AIPRM cung cấp một điểm khởi đầu, nhưng việc tinh chỉnh và thử nghiệm có thể cần thiết để đạt được kết quả tối ưu cho các nhiệm vụ hoặc miền cụ thể.

Bài viết được đề xuất: Hơn 20 Chatbot AI tốt nhất năm 2023: ChatGPT và các lựa chọn thay thế

9. Codeium

Phân tích và tối ưu hóa mã của bạn. Nó hỗ trợ hơn 20 ngôn ngữ và có thể tăng tốc đáng kể các chương trình của bạn. Trong lĩnh vực lập trình, viết mã hiệu quả là rất quan trọng. mật mã là một công cụ được thiết kế đặc biệt để nâng cao khía cạnh mã hóa này. Công cụ này có thể phân tích và tối ưu hóa mã của bạn, hỗ trợ hơn 20 ngôn ngữ lập trình khác nhau.

Ưu điểm của việc sử dụng Codeium:

1. Tối ưu hóa mã. Codeium có thể phân tích mã của bạn và cung cấp các đề xuất để tối ưu hóa hiệu suất của nó, có khả năng dẫn đến các chương trình nhanh hơn và hiệu quả hơn.
2. Hỗ trợ đa ngôn ngữ. Codeium hỗ trợ hơn 20 ngôn ngữ lập trình, cho phép bạn phân tích và tối ưu hóa mã trên các miền lập trình khác nhau.
3. Cải thiện hiệu quả. Bằng cách triển khai các tối ưu hóa được đề xuất, bạn có thể nâng cao tốc độ thực thi và sử dụng tài nguyên cho các chương trình của mình.

Nhược điểm của việc sử dụng Codeium:

1. Đường cong học tập. Làm quen với việc sử dụng Codeium một cách hiệu quả có thể yêu cầu học hỏi và hiểu biết về các tính năng cũng như đề xuất của nó.
2. Giới hạn theo ngữ cảnh cụ thể. Mặc dù Codeium cung cấp các đề xuất phân tích và tối ưu hóa mã có giá trị, nhưng nó có thể không nắm bắt được toàn bộ ngữ cảnh hoặc các cân nhắc cụ thể theo miền cần thiết cho một số tác vụ lập trình chuyên biệt.
3. Sự phụ thuộc vào việc thực hiện của người dùng. Hiệu quả của các đề xuất của Codeium phụ thuộc vào việc triển khai và ra quyết định của người dùng trong việc áp dụng các tối ưu hóa được đề xuất.

10. Ngữ pháp GO

Ghi chú thông minh. Nó hiểu bối cảnh, sở thích và mục tiêu của bạn, đồng thời có thể cung cấp danh sách việc cần làm, ghi chú, đề xuất và bản nháp chất lượng cao. Trong thế giới phát triển nhanh chóng của chúng ta, việc có thể sắp xếp các suy nghĩ và nhiệm vụ một cách hiệu quả là điều quan trọng hơn bao giờ hết. Ngữ pháp ĐI là một công cụ được thiết kế để giúp bạn làm điều đó.

Vì vậy, công cụ này vượt xa các ứng dụng ghi chú truyền thống bằng cách kết hợp AI cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa, khiến nó trở thành người bạn đồng hành tuyệt vời cho sinh viên, chuyên gia, nhà văn và bất kỳ ai muốn sắp xếp suy nghĩ và nhiệm vụ của mình một cách hiệu quả.

Ưu điểm của việc sử dụng Grammarly GO:

1. Hiểu theo ngữ cảnh. Grammarly GO hiểu ngữ cảnh, sở thích và mục tiêu của bạn, cung cấp các đề xuất và đề xuất phù hợp cho ghi chú của bạn.
2. Cải thiện năng suất. Công cụ này giúp bạn luôn ngăn nắp và làm việc hiệu quả bằng cách cung cấp danh sách việc cần làm, ghi chú, đề xuất và bản nháp chất lượng cao phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.

Nhược điểm của việc sử dụng Grammarly GO:

1. Đường cong học tập. Làm quen với các tính năng của Grammarly GO và hiểu cách tận dụng chúng một cách hiệu quả có thể yêu cầu một số tìm hiểu và khám phá ban đầu.
2. Sự phụ thuộc vào kết nối internet. Grammarly GO là một công cụ trực tuyến, vì vậy cần có kết nối internet ổn định để truy cập các tính năng và chức năng của nó.
3. Chức năng ngoại tuyến hạn chế. Một số tính năng có thể bị hạn chế hoặc không khả dụng khi sử dụng Grammarly GO ở chế độ ngoại tuyến.

Kết luận

Như đã thấy trong bài viết này, các tiện ích mở rộng được thảo luận – SciSpace Copilot, Originality.AI, Data Scraper, Firefly, Code Squire.AI, Sider, CatalyzeX, AIPRM, Codeium và Grammarly GO – cung cấp một bộ khả năng đa dạng, mỗi tính năng đều có chức năng riêng điểm mạnh và chức năng. Các ứng dụng này bao gồm nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm nghiên cứu khoa học, AI, thu thập dữ liệu, tóm tắt, hỗ trợ mã hóa, xử lý văn bản, triển khai thuật toán học máy, GPT lời nhắc, tối ưu hóa mã và tạo ghi chú thông minh.

Câu Hỏi Thường Gặp

SciSpace Copilot là một công cụ có thể trả lời các truy vấn khoa học và cung cấp giải thích cho ngôn ngữ khoa học phức tạp, bảng, biểu đồ, v.v.

Originality.AI là một dịch vụ phân loại văn bản là do con người tạo ra hoặc do mạng thần kinh tạo ra, giúp xác định nội dung do AI tạo ra.

Data Scraper là trình phân tích cú pháp tự động có thể phân tích trang web, trích xuất dữ liệu có giá trị và lưu dữ liệu đó ở định dạng CSV hoặc Excel.

Đom đóm là một GPT-4 dựa trên trợ lý có thể duyệt các trang web và tóm tắt các bài báo, video, email và tài liệu.

Code Squire.AI là công cụ đào tạo trợ lý mã cho các tác vụ khoa học dữ liệu, cung cấp hỗ trợ cho các thư viện như Pandas và các môi trường như JupyterLab và Colab.

Sider là một công cụ để làm việc với văn bản, cung cấp các tính năng như giải thích, dịch thuật, tóm tắt và viết lại.

CatalyzeX có thể viết triển khai các thuật toán máy học dựa trên các bài báo khoa học, sử dụng tài nguyên từ các nền tảng như Google Search và ArXiv.

AIPRM là danh sách các lời nhắc có cấu trúc tốt để GPT các mô hình, được thiết kế để hỗ trợ các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia CNTT trong các dự án của họ.

Codeium có thể phân tích và tối ưu hóa mã được viết bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, giúp tạo ra các chương trình nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Grammarly GO là một công cụ ghi chú thông minh hiểu ngữ cảnh và cung cấp danh sách việc cần làm, ghi chú, đề xuất và bản nháp chất lượng cao phù hợp với sở thích cá nhân.

Đọc thêm về AI:

• 10 lợi ích hàng đầu của AI Chatbots cho doanh nghiệp năm 2023
• 10 công ty nghiên cứu tiền điện tử hàng đầu năm 2023
• 10 ứng dụng AI tốt nhất cho iPhone

Giới thiệu về Tác giả

Nik là một nhà phân tích và nhà văn xuất sắc tại Metaverse Post, chuyên cung cấp thông tin chi tiết tiên tiến về thế giới công nghệ phát triển nhanh, đặc biệt chú trọng đến AI/ML, XR, VR, phân tích trên chuỗi và phát triển chuỗi khối. Các bài báo của anh ấy thu hút và cung cấp thông tin cho nhiều đối tượng độc giả, giúp họ luôn dẫn đầu xu hướng công nghệ. Sở hữu bằng Thạc sĩ Kinh tế và Quản lý, Nik nắm vững các sắc thái của thế giới kinh doanh và sự giao thoa của nó với các công nghệ mới nổi.

Xem thêm bài viết

Nik Asti

• 

Nik Asti

Nik là một nhà phân tích và nhà văn xuất sắc tại Metaverse Post, chuyên cung cấp thông tin chi tiết tiên tiến về thế giới công nghệ phát triển nhanh, đặc biệt chú trọng đến AI/ML, XR, VR, phân tích trên chuỗi và phát triển chuỗi khối. Các bài báo của anh ấy thu hút và cung cấp thông tin cho nhiều đối tượng độc giả, giúp họ luôn dẫn đầu xu hướng công nghệ. Sở hữu bằng Thạc sĩ Kinh tế và Quản lý, Nik nắm vững các sắc thái của thế giới kinh doanh và sự giao thoa của nó với các công nghệ mới nổi.

• 

Xem thêm bài viết