“AI编程工具”网站目录

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  Chidori

  Chidori 是一种用于构建人工智能代理的反应式运行时。它为构建具有反应性、可观察性和鲁棒性的人工智能代理提供了一个框架。它支持使用 Node.js、Python 和 Rust 构建代理。 它目前处于 alpha 阶段，尚未准备好投入生产使用。我们将继续根据反馈意见做出重大修改。 – 从头开始构建代理 – 运行时由 Rust 编写，开箱即支持 Python 和 Node.js – 构建可实际运行的代理 – LLM 缓存可最大限度地降低开发成本 – 针对长时间运行的人工智能工作流进行了优化 – 嵌入式代码解释器 – 支持时间旅行调试

  github.com/ThousandBirdsInc/chidori - 收藏
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  chat-llamaindex

  LlamaIndex 推出聊天机器人应用，支持设置prompt、上传文件聊天、分享聊天，基本是一键部署。

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  AutoCaption

  一个自动为视频生成高亮字幕的工具。使用ImageMagick工具，并通过Python环境运行。用户可以通过克隆GitHub仓库、创建Python虚拟环境、安装依赖项，然后使用Streamlit运行应用程序来使用Autocaption。该项目的第一个版本发布于2023年12月20日，它允许用户上传视频并自动添加卡拉OK风格的字幕。

  replicate.com/fictions-ai/autocaption - 收藏
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  sqlcoder

  专门用于生成 SQL 语句的模型

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  ChatGPT 中文指南，指令指南

  ChatGPT 中文指南项目旨在帮助中文用户了解和使用ChatGPT。我们收集了各种免费和付费的ChatGPT资源，以及如何更有效地使用中文与 ChatGPT 进行交流的方法。在这个仓库中，您将找到丰富的 ChatGPT工具、应用和示例。

  github.com/EmbraceAGI/awesome-chatgpt-zh - 收藏
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  学术优化版拓展ChatGPT

  ChatGPT 发布以来，各个领域的从业者都在探索 ChatGPT 的应用前景，挖掘它的潜力。其中，学术文本的理解与编辑是一种极具挑战性的应用场景，因为学术文本需要较高的专业性、严谨性等，有时还需要处理公式、代码、图谱等特殊的内容格式。 现在，一个名为「ChatGPT 学术优化（chatgpt_academic）」的新项目在 GitHub 上爆火，上线几天就在 GitHub 上狂揽上万 Star。

  github.com/binary-husky/gpt_academic - 收藏
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  ChuanhuChatGPT

  为ChatGPT API提供了一个轻快好用的Web图形界面 实时回复 / 无限对话 / 保存对话记录 / 预设Prompt集 / 联网搜索 / 根据文件回答 渲染LaTex / 渲染表格 / 渲染代码 / 代码高亮 / 自定义api-URL / “小而美”的体验 / Ready for GPT-4 开源项目：https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT

  github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT - 收藏
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  清华开源模型ChatGLM-6B可本地

  ChatGLM-6B：开源双语对话语言模型 | An open bilingual dialogue language model Github开源链接：https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B “让我们一起为中国 ChatGLM 开源模型的团队喝彩，期待他们带来更多的技术创新！” 这是目前本站长所搜集到的资料： 1、https://www.bilibili.com/video/BV1E24y1u7Go/ 【ChatGLM】本地版ChatGPT？6G显存可用！ChatGLM-6B 清华开源模型一键包发布 可更新 2、https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4MDE3OTA5NA==&mid=2247571682&idx=1&sn=a6701c408477f8ead5ddb3822a966026 ​ChatGLM：千亿基座的对话模型启动内测，单卡版模型已全面开源 ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。更多信息请参考我们的博客。 具体来说，ChatGLM-6B 具备以下特点： 充分的中英双语预训练：ChatGLM-6B 在 1:1 比例的中英语料上训练了 1T 的 token 量，兼具双语能力。 优化的模型架构和大小：吸取 GLM-130B 训练经验，修正了二维 RoPE 位置编码实现，使用传统 FFN 结构。6B（62亿）的参数大小，也使得研究者和个人开发者自己微调和部署 ChatGLM-6B 成为可能。 较低的部署门槛：FP16 半精度下，ChatGLM-6B 需要至少 13 GB 的显存进行推理，结合模型量化技术，这一需求可以进一步降低到 10GB（INT8）和 6GB（INT4），使得 ChatGLM-6B 可以部署在消费级显卡上。 更长的序列长度：相比 GLM-10B（序列长度 1024），ChatGLM-6B 序列长度达 2048，支持更长对话和应用。 人类意图对齐训练：使用了监督微调（Supervised Fine-Tuning）、反馈自助（Feedback Bootstrap）、人类反馈强化学习（RLHF）等方式，使模型初具理解人类指令意图的能力。输出格式为 markdown，方便展示。 不过，由于ChatGLM-6B的规模较小，目前已知其具有相当多的局限性，如事实性/数学逻辑错误，可能生成有害/有偏见内容，较弱的上下文能力，自我认知混乱，以及对英文指示生成与中文指示完全矛盾的内容。请大家在使用前了解这些问题，以免产生误解。

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  awesome-chatgpt-api

  精选的应用程序和工具列表，它们不仅使用新的 ChatGPT API ，还允许用户配置自己的 API 密钥 ，从而可以免费和按需使用自己的配额。

  github.com/reorx/awesome-chatgpt-api/blob/master/README.cn.md - 收藏
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  awesome-chatgpt-prompts

  收集了很多如何训练你的chatGPT的方案，让它充当不同的角色，并为你提供帮助，比如：充当linux终端、充当英语翻译和改进者、充当 JavaScript 控制台、充当英语发音帮手、充当旅游指南，甚至让他进行角色扮演 、充当UI/UE的开发者、前端工程师等等。

  github.com/f/prompts.chat - 收藏