GitHub 项目 HustleGPT 挑战赛,源自 Twitter 用户 Jackson 的一个想法:
通过给 GPT-4 100 美元的预算,让它在短时间内用这笔启动资金,赚更多的钱。作为一名人类,Jackson 将充当 GPT-4 和物理世界的联络员,去购买 GPT-4 所需要的任何物品。
The-HustleGPT-Challenge 这个 GitHub 项目,主要记录了一些可通过 GPT-4 实现的项目,其中有部分项目还实现盈利了。
GitHub: https://github.com/jtmuller5/The-HustleGPT-Challenge
#如何用 ChatGPT 赚到第一桶金
Dalai,一个能够在本机快速运行 LLaMA 的解决方案,支持 Windows、Linux、MacOS 等主流操作平台。
GitHub 上一个开源的代码搜索引擎:Bloop。
可通过 GPT-4 来回答代码相关的问题。使用自然语言、正则表达式和过滤查询搜索本地和远程存储库。
Bloop 的主要功能如下:
- 基于 GPT-4 的会话搜索;
- 快速的正则表达式搜索;
- 同步本地和 GitHub 仓库;
- 支持多种不同查询方式的过滤器;
- 使用符号搜索查找函数、变量或特征
- 拥有 10 多种编程流行语言的精确代码导航。
GitHub: https://github.com/BloopAI/bloop
此前分享过一个 PDF 工具,叫 ChatPDF。
它可以提取 PDF 文件中的内容,并将内容交给 ChatGPT 进行分析。待解析完成之后,你便可以跟它进行一对一对话交流,就好像它是一个完全理解内容的人一样。
但是,该项目代码没有开源,这里推一个开源版的实现:GPT-4 & LangChain。为你的 PDF 文档打造一个 ChatGPT 聊天机器人。
GitHub: https://github.com/mayooear/gpt4-pdf-chatbot-langchain
使用的技术堆栈包括 LangChain、Pinecone、Typescript、Openai 和 Next.js。
LangChain 是一个框架,可以更轻松地构建可扩展的 AI/LLM 应用程序和聊天机器人;Pinecone 是一个矢量存储,用于存储嵌入和文本中的 PDF,以便以后检索类似文档。
一个开源的 VSCode 插件:vscode-chatgpt,可将 OpenAI ChatGPT 集成到 VSCode,包括但不限于以下这些功能:
- 支持 GPT-4、GPT-3.5、GPT3 或 Codex 模型;
- 在侧边栏对话窗口中进行问答;
- 停止响应,减少 tokens 消耗;
- 一键生成文件或修复代码;
- 以 Markdown 格式,导出所有对话记录;
- 编辑和重发提示;
- 通过 ChatGPT 生成代码。
ChatGPT Box,一个可以将 #ChatGPT 深度集成到浏览器中的开源插件。
该插件功能颇多,除了对主流网站进行适配,还内置了诸如翻译、总结、润色、情感分析、段落划分、代码解释、问询等功能。
发现好多人还在等待 New Bing 的内测申请,这其中也包括我。
此前,我曾试过给 Bing 团队写邮件、用了官方提供的加速方案(下载 Edge 浏览器、Bing App),无奈这些方法都没见效。
前几天试了下朋友发给我的一个方案,发现竟然秒速通过!
下面跟大家分享下具体操作方式:
开启全局代理,挂日本节点;
打开 Chrome,进入无痕浏览模式(或清除 Bing cookies),访问 bing.com/new;
在日本节点下,注册微软新账号(有人说老账号也可以);
注册完成后,加入 waitlist;
无需等待,直接通过,欢迎享受 New Bing!
相较于 #ChatGPT Bing Chat 的响应速度更快,信息更新及时,且没有对话限制。
无论从哪个角度看,Bing Chat 都要比 ChatGPT 更加成熟与优秀。
另外,微软在 GPT-4 发布的当天,官方团队也确认了,现在的 New Bing 用的就是最新的 GPT-4。
也就是说,只要你现在用的是 New Bing,就能直接体验上 GPT-4!
方法如上,大家赶紧试试吧~
微软 Bing Chat 的逆向工程 API 被开发者整出来了。
分享一份计算机知识图谱相关的学习论文与资料。
里面搜罗近 3 年来(2020 - 至今)的知识图谱相关技术领域的综述文章,并进行了分类和整理。
获取地址: https:// 网页链接
在该资料中,将知识图谱拆成 5 个部分,以帮助大家理解知识图谱中的核心技术组成。
一个可以让你快速尝试各种 ChatGPT 应用的开源项目:OpenGpt。
GitHub: https://github.com/futantan/OpenGpt
此外,借助这个项目,你还能在几秒钟内创建属于自己的应用。
想进一步提升 ChatGPT 使用效率的,可以试下「ChatGPT Shortcut」这个开源工具。
该项目整理并汇总了多种让生产力加倍的 ChatGPT 快捷指令,按照领域和功能分区,可对提示词(Prompt)进行标签筛选、关键词搜索和一键复制。
GitHub: https://github.com/rockbenben/ChatGPT-Shortcut
提示词(即 Prompt)通常是用户提供的问题或文本,以激活模型生成回复。
简单来说,Prompt 就是用户想要询问的内容,作为输入送到 ChatGPT 中,ChatGPT 会尝试理解这个输入,然后输出合适的回答或响应。通过优化提示词,可以使 ChatGPT 生成更加准确、有用的回复。
SQL Translator,一个可以将人类自然语言转换为 SQL 语言的开源工具,反之亦然,用起来很方便。
GitHub: https://github.com/whoiskatrin/sql-translator
通过 AI 赋能,让它可以很轻松的完成自然语言与 SQL 语言的切换,进一步提升数据处理效率。
ChatPaper,一款可利用 ChatGPT 总结 arxiv 论文的开源工具。
该项目可根据用户关键词下载 arxiv 上的最新论文,利用 ChatGPT3.5 API 强大的归纳能力,将其浓缩成固定格式,文字少且易读。
GitHub: https://github.com/kaixindelele/ChatPaper
作者为 ChatPaper 提供了一个 Web 图形界面,让用户可以选择在私有或公共环境中部设置 ChatPaper,或在 Hugging Face 上在线体验该项目功能。
GitHub 上一个开源的跨平台 API 开发测试工具:Postcat。
该工具集合了基础的 API 管理、测试功能,可通过插件简化 API 开发工作,更快为项目创建 API。
GitHub: https://github.com/Postcatlab/postcat
工具支持 REST、Websocket 等协议,非常适合中小团队及个人使用。
GitHub 上一款开源的 SQL 替代品、结构化编程语言:SPL。
该语言针对 SQL 的各类短板进行优化,开发了以下这些功能:
- 独立于数据库的轻量级计算能力;
- 支持有序计算和分步计算;
- 直接读取多个数据库,实现混合数据计算;
- 提供了大量的基础高性能算法(其中很多是业界首创)、高效的存储格式;
- 与 Excel 结合,支持在 Excel 中使用 SPL 函数。
语言提供了精心设计、异常丰富的库函数,以及简单实用的语法,让大家在执行数据批量处理工作时,能够更加得心应手。
GitHub: https://github.com/SPLWare/esProc
此外,项目中配套了颇为详细的中文教程,开发者可跟着动手学习一些关于数据库、数据处理等大数据相关知识。
一个开源的 ChatGPT Web UI 应用:川虎 ChatGPT。为 ChatGPT API 提供了一个 Web 图形界面。
功能特性如下:
- 像官方客户端那样支持实时显示回答!
- 重试对话,让 ChatGPT 再回答一次。
- 优化 Tokens,减少 Tokens 占用,以支持更长的对话。
- 设置 System Prompt,有效地设定前置条件;
- 保存 / 加载对话历史记录;
- 在图形界面中添加 API key;
- System Prompt 模板功能;
- 实时显示 Tokens 用量。
GitHub 上一个基于 ChatGPT API 的划词翻译 Chrome 插件:OpenAI Translator Chrome Extension。
该插件支持以下特性:
- 支持三种翻译模式:翻译、润色、总结;
- 支持 55 种语言的相互翻译、润色和总结功能;
- 支持实时翻译、润色和总结,以最快的速度响应用户;
- 支持自定义翻译文本;
- 支持一键复制、支持 TTS。
一款开源的流程可视化 Web 应用:FUXA,可为机器的实时数据,构建多种不同设计风格的可视化流程图。
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