更多数据集，请访问OpenDataLab官网

MinerU是一个基于PyTorch的深度学习模型运行程序，PyTorch支持多种加速方式，如CUDA和MPS，以提升运行速度。PyTorch是MinerU的核心库，必须安装，而torchvision作为辅助库，建议安装以支持图像处理任务。对于NVIDIA显卡用户，需安装NVIDIA显卡驱动和CUDA-Toolkit以启用GPU加速；而MacOS用户则可通过MPS加速。Anaconda作为Pyth

随着共建“一带一路”进入高质量发展阶段，全球开发者对于多语言模型训练的需求不断增长，上海AI实验室联合大模型语料数据联盟成员发布了，为多语言大模型训练提供高质量数据支撑，助力全球开发者构建跨语言智能工具与应用。）现面向全社会开放多语言课题合作及应用案例征集，并提供丰富、多维的资源支持，欢迎大家报名。发布以来，吸引众多开发者积极下载、使用。围绕该语料库的开源应用，上海人工智能实验室联合大模型语料数据

导言：从科学文献 PDF 文档中提取作者、年份、摘要等元数据，构建高效索引与分析，并以此激活海量文档价值，能够直接帮助研究者、图书馆、企业及数据库平台等实现更高效的文献管理、资源数字化、AI知识库构建与数据聚合分析等。然而，面对排版复杂、元素多样的科学文献，如何客观地评估模型的元数据提取能力？为此，上海人工智能实验室 OpenDataLab 团队推出了科学文献元数据提取评测集，该基准旨在建立客观、

本地升级，即可使用

NanaDraw是一款AI驱动的科研职场绘图神器，能够快速生成可编辑的学术配图。它支持四种智能模式（自动/草稿/生成/组装），200+内置学术风格，1000+专业图标素材，通过自然语言指令即可生成流程图、机制图等专业图表。独特优势在于生成后仍可自由编辑每个元素，支持导出SVG/PNG/PPT等高清格式，完美解决论文配图卡顿、AI生图不可调等痛点。适用于科研论文、基金标书、职场汇报等场景，实现AI生

更多数据集，请访问OpenDataLab官网

就像无数人从敲下“Hello World”开始代码之旅一样，许多研究员从“MNIST数据集”开启了人工智能的探索之路。

面对个人电脑或云盘里堆积如山的各类文件，每次填报表单、汇总信息时，是不是都感觉像大海捞针一样耗时费力？其实，不仅我们觉得头疼，连 OpenClaw/Agent 也觉得棘手。当 OpenClaw 面对多份、动辄上百页的 PDF，需要快速找到关键信息时，它会怎么做？在没有工具的情况下，OpenClaw 需要一页一页啃文档，甚至重复“造轮子”。这种纯靠“硬读”来尝试完成任务的方式，不仅效率低，而且成本很

极简上手：一键安装 + 自然语言指令，小白也能快速操作高保真解析：公式、表格关键信息 1:1 还原批量高效：论文批量处理，大幅提升效率开箱即用：输出格式标准，直接对接知识库等应用场景。