VisQueryPDF traite les fichiers PDF en les divisant en segments, en générant des embeddings vectoriels via OpenAI ou des modèles compatibles, et en stockant ces embeddings dans un magasin de vecteurs local. Les utilisateurs peuvent soumettre des requêtes en langage naturel pour récupérer les segments les plus pertinents. Les résultats de recherche sont affichés avec du texte mis en surbrillance sur les pages PDF originales et tracés dans un espace d'embedding bidimensionnel, permettant une exploration interactive des relations sémantiques entre les segments de documents.

L'extension DALL-E 2 pour Google permet aux utilisateurs d'intégrer les capacités de génération d'images de DALL-E 2 d'OpenAI dans Google Images. En intégrant des visuels générés par l'IA aux côtés des résultats standard, elle transforme l'expérience de recherche, inspirant la créativité et permettant aux utilisateurs d'explorer une multitude de styles et d'interprétations visuelles. Imaginez rechercher un concept et trouver instantanément des œuvres d'art uniques qui reflètent cette idée, en faisant un outil inestimable pour les artistes, les designers et les créateurs de contenu.

arXiv Viz fournit une méthode visuelle pour explorer et comprendre la base de données complète des articles de recherche disponibles sur arXiv. Cet outil vise à faciliter l'accès rapide aux idées clés, aux tendances et aux connexions dans la littérature académique à travers divers domaines tels que la physique, les mathématiques, l'informatique, et plus encore. En transformant l'expérience de recherche et de navigation basée sur le texte en une interface visuelle intuitive, arXiv Viz améliore la manière dont les utilisateurs interagissent avec et comprennent les articles académiques.