結果提供における次元の高いブレークスルー
このフレームワークは、研究結果のプレゼンテーションを再定義し、4種類の出力形式のインテリジェントな変換をサポートする：
- 構造化された文書：標準的な目次と参考文献を含むMarkdown/PDF形式の学術レポート
- プレゼンテーション：Marpエンジンにより会議用PPTに変換、企業VIテンプレートに自動適応
- 音声ポッドキャスト: Volcengine TTS APIを呼び出して、音声レート/ピッチを調整できる音声ファイルを生成します。
- インタラクティブコード：再現可能なPython解析スクリプトとデータセットの完全な保存
教育アプリケーションのシナリオでは、教師が「機械学習シラバス」の要求を入力すると、システムは講義ノート、授業スライド、プレビューポッドキャストの3つの形式のコンテンツを同時に生成する。このマルチモーダルな出力により、1つの研究でさまざまな利用シーンに対応でき、処理の繰り返しや結果の損失を避けることができる。
この答えは記事から得たものである。DeerFlow: ディープリサーチのためのオープンソース自動化フレームワークについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " DeerFlowのマルチモーダル出力機能が研究ツールに新たなパラダイムを生み出す
