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用法和APP

工具

学习法语

直接使用或则使用下边插件

翻译:

基于API的划词翻译浏览器插件和跨平台桌面端应用。

插件地址,开源地址

设计梦想的卧室:

使用AI设计自己梦想的卧室，上传图片即可得到概念图。

中科院科研工作专用

中科院科研工作专用，非常优化学术Paper润色体验，支持自定义快捷按键，支持表格显示，Tex公式双显示，代码显示功能健全，本地工程分析功能/自我分析

科研狗福音:像聊天一样阅读PDF

科研狗福音，上传科研论文PDF,可以让帮助快速总结文章内容，创新点，贡献点，实验结果。以下是一个反例

类似工具：

科研助手：

与前面的功能比较类似，就不放图了。

[代码][网站]

通过文字聊天实现Excel数据处理：酷表

酷表是通过文字聊天实现Excel的交互控制的AI辅助工具，期望通过对表输入需求即可得到处理后的数据（想上去很棒），降低额外的操作，辅助相关工作人员（会计，班主任等）更简单的工作。

Doc文件阅读助手:

基于的文件阅读助手，支持中英文，可以快速从上传研究论文、书籍、手册等文件中提取、定位和汇总文件信息，并通过聊天的形式在几秒钟内给出问题的答案。

跟任何一本书聊天：

输入书名你就可以跟任何一本书聊天。但须要注意背后还是那种会胡诌答案的，所以不会100%确切地借助那些书籍的知识来跟你对话。恐怕基于真实图书数据的很快还会出现（事实上基于各类真实数据库的各类chat都早已在路上了）。

+飞书给你飞通常的工作体验：-

飞书×（GPT-3.5+DALL·E+）=飞通常的工作体验语音对话、角色饰演、多话题讨论、图片创作、表格剖析、文档导入

写作助手:rytr

电邮，博客等各种文档智能写作助手，支持英文

与视频对话：

丢一个视频链接，与任何视频对话。

打工人福利:周报生成器

生成各类组会、周会汇报内容，周日、五、六、日可免费使用，其余时间须要自备APIKey

小红书小习作生成器

帮助姊妹们一键生成小习作，在舆论场里立于不败之地。

与文件对话：

上传文件之后与之对话

增强物理能力:

和|Alpha结合，补齐物理估算方面的补齐。

为添加图片能力.

[论文：:,andwith][代码]

GPT

将GPT与视觉和音频联接上去。您如今可以使用API秘钥发送图象、音频记录和pdf文档，并获得文本和图象格式的响应。目前正在降低对视频的支持。

多模态聊天机器人:genmo

GenmoChat是一款多模态聊天机器人，可以提供文本、图像、视频的内容生成服务，简单来说可以用它来做一些图片和视频编辑工作。

基于创建个人的知识库AI:Hub

Hub是一个帮助你基于私有数据创建智能知识库&人格化AI的平台。你可以基于文档、网站、或其他数据源在几分钟内创建一个自定义的。

人工智能大夫：

与AI对话生成思维导图

手动化企业管理：Auto-GPT

使用GPT-4实现手动化自主开发和管理企业以实现赢利。

Auto-GPT-Demo-2.mp4

Meta发布“分割一切”AI模型，CV或迎来GPT-3时刻:SAM

Meta发布“分割一切”AI模型，CV或迎来GPT-3时刻！多模态距离现实应用不远了！

分割作为计算机视觉的核心任务，早已得到广泛应用。并且，为特定任务创建确切的分割模型一般须要技术专家进行高度专业化的工作，据悉，该任务还须要大量的领域标明数据，种种诱因限制了图象分割的进一步发展。

Meta发布的SAM模型只做了一件事情：（零样本）分割一切。类似GPT-4早已做到的“回答一切”。

支持的智能耳机-robot

-robot是一个简单、灵活、优雅的英文语音对话机器人/智能耳机项目，目的是让中国的Maker和Haker们也能快速构建个性化的智能耳机。支持多轮对话能力，还可能是第一个开源的脑机唤起智能耳机。

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程序猿专区

官方使用手册：-

插口

开发自己的应用：

的一个UI:

立刻使用海量的应用，或在几秒钟内创建属于自己的应用。

亚马逊的免费AI代码助手：

免费，支持英文的AI代码助手，注册教程如下：

官方地址：

知乎保姆级教程：

AI代码助手:

个人使用免费，有插件，平替

开源平替，可本地布署:Tabby

将集成到:-

GPT驱动的代码编辑器:

GPT-4驱动的一款强悍代码编辑器，可以辅助程序员进行日常的编码，目前免费。

帮你生成完整

简单描述项目简介即可快速生成内容

智能测试：

这个项目建立了一个名为的语言模型，是一个专注于软件测试方面的AI，用它通过对话式来世成代码剖析、测试计划和测试代码。目前有和的插件可供使用。

shell中使用

官方出品新一代代码编辑器：-x

目前可申请公测

-Xcode.

之后git递交信息不用抓耳挠腮了：

用命令手动生成令人印象深刻的:

手动生成任何编程语言的文档:-

使用搭建陌陌聊天机器人

开源代替品列表

人人都能创建GPT工具:AI

在任意软件上操作:

是一款传输工具，致力将的能力整合到用户的工作流程中。它把整个操作系统当作自己的舞台，可以在任意软件上操作。

一键免费布署你的私人网页应用:-Next-Web

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通过聊天生成SQL操作数据库：SQLChat

电报机器人：–bot

搭建属于自己的网站:-UI须要使用APIKEY

AIGC应用程序的:

一个强悍的缓存库，可用于加速和减少依赖LLM服务的聊天应用程序的成本，可用作AIGC应用程序的，类似于Redis用于传统应用程序的形式。知乎简介：有效果实测图和基本介绍。

将代码从一个语言翻译为另一个语言：ai-code-

LLMs驱动的操作系统的Shell:

使用LLMs通过自然语言生成任意函数：AI

使用GPT4,描述函数功能即刻得到相应的函数代码，使用GPT4取代程序猿更近一步了，下边是核心代码：

开源实现：AI-

import openai
def ai_function(function, args, description, model = "gpt-4"):
    # parse args to comma seperated string
    args = ", ".join(args)
    messages = [{"role": "system", "content": f"You are now the following python function: ```# {description}n{function}```nnOnly respond with your `return` value. no verbose, no chat."},{"role": "user", "content": args}]
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model=model,
        messages=messages,
        temperature=0
    )
    return response.choices[0].message["content"]

向量数据库

假如说是LLM的处理核心，是code，这么向量数据库就是LLM须要的储存。

嵌入式数据库：

是一个用于/LLM应用程序的嵌入式数据库，它具有显存快速访问的优势。它只有4个核心函数：

import chromadb
# setup Chroma in-memory, for easy prototyping. Can add persistence easily!
client = chromadb.Client()
# Create collection. get_collection, get_or_create_collection, delete_collection also available!
collection = client.create_collection("all-my-documents") 
# Add docs to the collection. Can also update and delete. Row-based API coming soon!
collection.add(
    documents=["This is document1", "This is document2"], # we handle tokenization, embedding, and indexing automatically. You can skip that and add your own embeddings as well
    metadatas=[{"source": "notion"}, {"source": "google-docs"}], # filter on these!
    ids=["doc1", "doc2"], # unique for each doc 
)
# Query/search 2 most similar results. You can also .get by id
results = collection.query(
    query_texts=["This is a query document"],
    n_results=2,
    # where={"metadata_field": "is_equal_to_this"}, # optional filter
    # where_document={"$contains":"search_string"}  # optional filter
)

向量数据库：

开源的向量数据库，可以储存对象和向量，准许将向量搜索与结构化过滤相结合，并具有云原生数据库的容错性和可扩充性，可通过、REST和各类语言顾客端进行访问。

为向量数据提供了数据储存解决方案。

是一个开源矢量数据库，借以为嵌入相像性搜索和AI应用程序提供支持。不仅向量，还支持布尔型、整数、浮点数等数据类型。中的一个集合可以包含多个数组，用于容纳不同的数据特点或属性。将标量过滤与强悍的向量相像性搜索相结合，为剖析非结构化数据提供了一个现代、灵活的平台。使非结构化数据搜索更便于访问，并提供一致的用户体验，无论布署环境怎么。2.0是一个储存估算分离的云原生矢量数据库。这个构建版本的中的所有组件都是无状态的，以提高弹性和灵活性。更多构架细节，请参见构架概述。于2019年10月在开源2.0下发布，目前是LFAI&Data的研究生项目。

目前提供多种布署形式，支持,k8s,embed-(pip嵌入安装)，同时也有在线云服务。

浏览器插件和小程序

Chat-GPT超级吊坠，以侧边窗口的方式提供服务，可以在阅读书籍时划选文本点击按键给你解释，总结和提取；也可以在使用笔记软件时为笔记润色，翻译和补充…..

插件功能

现早已支持插件功能，可以预见这个插件平台将成为新时代的AppleStore，将会带来巨大的被动流量，新时代的机会！

现有插件

英文开发手册

手册中介绍了开发者申请开发插件的流程，与网页浏览器插件、代码类库插件、插件、第三方插件等插件的功能、交互款式，详尽介绍了开发流程，并通过“待办事项列表(to-dolist)插件”的案例开发过程进行了演示。

怎样与高效对话？——好的提示语学习

框架

总结的框架：

MattNigh总结的框架：