针对音乐爱好者常面临的本地音频文件标签乱码及广告困扰,一款名为 ReTagger 的 macOS 应用近日上架。该软件巧妙结合人工智能技术,能够自动识别并精准修复 MP3、FLAC 等多种格式歌曲的元数据信息,如歌手名、专辑名等。应用采用“免费+付费”模式,未注册用户每日可免费处理 15 首,注册即可获赠 300 首额度。对于拥有庞大本地音乐库的用户,这无疑是一个利用 AI 提升数字资产管理效率的高效工具。
原文链接:V2EX 分享发现
针对音乐爱好者常面临的本地音频文件标签乱码及广告困扰,一款名为 ReTagger 的 macOS 应用近日上架。该软件巧妙结合人工智能技术,能够自动识别并精准修复 MP3、FLAC 等多种格式歌曲的元数据信息,如歌手名、专辑名等。应用采用“免费+付费”模式,未注册用户每日可免费处理 15 首,注册即可获赠 300 首额度。对于拥有庞大本地音乐库的用户,这无疑是一个利用 AI 提升数字资产管理效率的高效工具。
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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。