盘点10个AI黑科技开源项目

大家好，我是Echa。

ChatGPT是基于GPT系列大模型开发出来的一个对话场景的 Demo，它已经让我们见识到了大模型的威力。它能够通过理解和学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。但有些资本和开发者的胃口不满足于此，已经开始尝试“突破” AI 的边界了，让它来取代大部分人类工种的工作，这样想想都非常害怕，这样下去多少人会面临失业，多少人会还不起各种贷款（车贷，房贷）......

关于ChatGPT，小编前后收集了非常多的ChatGPT资源、开源项目和工具，有大部分资本和开发者都靠着ChatGPT来发财致富，接下来看看：

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今天小编继续分享10个AI黑科技开源项目，希望对大家有所帮助，让大家多了解AI相关的知识点，说不定就让你找的发财的灵感，从此实现财务自由了。到那时候，别把小编我忘记了就行了。

全文大纲

AutoGPT-无需人类插手自主完成任务

BitoAI-新型AI编码助手

HuggingChat-旨在成为 OpenAI 的 ChatGPT 的第一个真正的开源替代品.

AgentGPT-突破 AI 边界的开源项目

Alpaca -是由 Meta 的 LLaMA 7B 微调而来的全新模型

text-generation-webui-文本生成 Web UI

Chatgpt_academic-ChatGPT 学术助手

MidJourney-Styles-and-Keywords-Reference 最火爆的 AI 画图工具

AutoGPT

官网：https://significant-gravitas.github.io/Auto-GPT/

Github：https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT

这不是空穴来风，最近一个名为 AutoGPT 的研究开始走进大众视野。特斯拉前 AI 总监、刚刚回归 OpenAI 的 Andrej Karpathy 也为其大力宣传，并在推特赞扬：「AutoGPT 是 prompt 工程的下一个前沿。」

Auto GPT是一个实验性开源应用程序，展现了GPT-4语言模型的功能。该程序由GPT-4驱动，将LLM“思想”链接在一起，以自主实现您设定的任何目标。作为GPT-4完全自主运行的首批例子之一，Auto GPT突破了人工智能的极限。

具体来说，AutoGPT 相当于给基于 GPT 的模型一个内存和一个身体。有了它，你可以把一项任务交给 AI 智能体，让它自主地提出一个计划，然后执行计划。此外其还具有互联网访问、长期和短期内存治理、用于文本生成的 GPT-4 实例以及使用 GPT-3.5 进行文件储备和生成摘要等功能。AutoGPT 用处很多，可用来分析市场并提出交易策略、提供客户服务、进行营销等其他需要连续更新的任务。

正如网友所说 AutoGPT 正在互联网上掀起一场风暴，它无处不在。很快，已经有网友上手实验了，该用户让 AutoGPT 建立一个网站，不到 3 分钟 AutoGPT 就成功了。期间 AutoGPT 使用了 React 和 Tailwind CSS，全凭自己，人类没有插手。看来程序员之后真就不再需要编码了。

特点

用于搜索和信息收集的互联网接入

长期和短期记忆治理

用于文本生成的GPT-4实例

访问热门网站和平台

? 使用GPT-3.5进行文件储备和摘要

插件的可扩展性

BitoAI

官网： https://bito.ai/

Bito是继前一阵非常火的Github Copilot、Cursor、CodeWhisperer等AI智能编程产品之后，其号称比ChatGPT快10倍的又一智能编程辅助软件，今天就来聊一聊它到底有多强大，能给我们程序员带来什么不一样的体验和改变。 （最重要的是免费且不需要魔法即可使用）

什么是Bito？

Bito是一款建立在OpenAI和ChatGPT模型之上的人工智能编程辅助软件，Bito AI可以帮助开发人员大幅提升工作效率。它是一个功能齐全的工具，同时使用和ChatGPT相同的模型，它可以让您的开发工作效率提高10倍，并每天节省一个小时的时间。

Bito 官网

Bito能做什么？

Bito AI是一种通用的AI助手，开发者可以向其提出任何技术问题，通过自然语言提示生成代码，并获得现有代码的反馈。以下是Bito AI 编程助手可以辅助我们完成的一些能力。

生成代码：向Bito提出任何语言的代码生成请求，并猎取自然语言提示。（例如，编写一个Java函数来将数字从一种进制转换为另一种）

指示语法：询问任何技术指示的语法。（例如，“如何设置git的全局变量？”）

测试用例：为代码生成测试用例。

解释代码：解释选定的代码。询问此代码的工作原理或它所做的事情。

注释方法：为函数或方法生成注释，以添加到您的代码中。

提高性能：询问如何提高给定代码的性能。

检查安全：询问挑选的代码是否有任何已知的安全问题。

学习技术概念：对任何技术概念提问（例如，解释B+树、解释银行家算法）

Bito入门

VS Code 安装 Bito 扩展

HuggingChat

官网：https://huggingface.co/chat/

HuggingChat 旨在成为 OpenAI 的 ChatGPT 的第一个真正的开源替代品。

说起HuggingChat，那就不得不说Hugging face的由来。

Hugging face 起初是一家总部位于纽约的聊天机器人初创服务商，他们本来打算创业做聊天机器人，然后在github上开源了一个Transformers库，聊天机器人业务没搞起来，但是他们的这个库在机器学习社区迅速大火起来。目前已经共享了超100,000个预训练模型，10,000个数据集，变成了机器学习界的github。

Github：https://github.com/huggingface/transformers

Transformers 库 Github 主页

其之所以能够获得如此巨大的成功，一方面是让我们这些甲方企业的小白，尤其是入门者也能快速用得上科研大牛们训练出的超牛模型。另一方面是，这种特别开放的文化和态度，以及利他利己的精神特别吸引人。huggingface上面很多业界大牛也在使用和提交新模型，这样我们就是站在大牛们的肩膀上工作，而不是从头开始，当然我们也没有大牛那么多的计算资源和数据集。

在国内huggingface也是应用非常广泛，一些开源框架本质上就是调用transfomer上的模型进行微调（当然也有很多大牛在默默提供模型和数据集）。很多nlp工程师招聘的条目上也明摆着要求熟悉huggingface transformer库的使用。

HuggingChat 介绍

HuggingChat这款机器人类似于ChatGPT，用户可以请求自然语言或以特定格式生成文本;HuggingChat响应速度快，性能与GPT-3.5-turbo大致相当。

HuggingChat功能

可定制性：Open Assistant为第三方服务提供了定制选项和集成，使开发者能够根据他们的需要定制功能。这个功能在ChatGPT中并不存在。

用户界面/集成：开放式助手提供了API、webhooks和其他整合方法，使对话式人工智能更容易嵌入到不同的应用程序中。

AgentGPT

官网：https://agentgpt.reworkd.ai

Github： https://github.com/reworkd/AgentGPT

除了 Auto-GPT，还有一个像突破人工智能边界的开源项目：AgentGPT ，这个被誉为网页版的 Auto-GPT，无需安装可以直接使用。

你想要做一件事，不知道如何下手，交给 AgentGPT 就好了，它会自己“思索、决策”，最终输出一个可行性报告。

AutoGPT和AgentGPT都是自然语言处理技术中的语言生成模型，可以用于生成文本、回答问题、自动翻译等任务。

AutoGPT是广州大学的实验室团队开发的一个预训练语言生成模型，它采纳了Transformer的架构，使用Transformer-XL对其进行扩展。该模型可以自动完成摘要生成、推举系统和对话生成等任务，性能表现非常优秀。

AgentGPT是OpenAI公布的一种基于语言模型的人工代理，可以根据特定场景的要求，生成合适的回答，例如电子商务中的自动客服回复、财务报告里的业务建议等。该模型基于类似于GPT-2的语言模型，结合强化学习的方法来训练模型，达到了较高的任务成功率。

总的来说，AutoGPT和AgentGPT都是非常强大的自然语言处理模型，它们可以有效地解决文本生成和智能问答等问题。虽然它们的使用方式可能会有所不同，但它们都能够为人工智能应用提供有力的支持。

OpenPromptStudio

官网： https://moonvy.com/apps/ops/

Github： https://github.com/Moonvy/OpenPromptStudio

显示英文提示词的中文翻译

翻译输入的中文提示词到英文（因为 Midjourney 仅支持英文提示词）

为提示词进行分类（一般、样式、质量、指示）

轻松的排序、隐藏提示词

常用提示词词典

通过 Notion 治理提示词词典

最终的效果

Alpaca

官网： https://moonvy.com/apps/ops/

Github： https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca

Alpaca 是由 Meta 的 LLaMA 7B 微调而来的全新模型，仅用了 52k 数据，低成本训练，性能约等于 GPT-3.5，是一个不错的 GPT 3.5 平替开源项目，目前该开源项目已经获得了 22.4k 的 Star。

这是斯坦福羊驼项目的回购，该项目旨在构建和共享遵循LLaMA模型的指令。回购包括：

用于微调模型的52K数据。

用于生成数据的代码。

用于微调模型的代码。

从我们公布的重量差异中复原Alpaca-7B重量的代码。

注：官方感谢社区对斯坦福羊驼的反馈和对我们研究的支持。我们的现场演示暂停，直至另行通知。

使用和许可声明：羊驼仅供研究使用。数据集为CC BY NC 4.0（仅同意非商业用途），使用数据集训练的模型不应用于研究目的之外。重量差异也是CC BY NC 4.0（仅同意非商业用途）。

数据模型

text-generation-webui

Github： https://github.com/oobabooga/text-generation-webui

文本生成 Web UI

用于运行 LLaMA、llama.cpp、GPT-J、Pythia、OPT 和 GALACTICA 等大型语言模型的 gradio web UI。

特点

用于在型号之间切换的下拉菜单

类似OpenAI游乐场的笔记本模式

用于对话和角色扮演的聊天模式

指令模式兼容Alpaca、Vicuna、Open Assistant、Dolly、Koala和ChatGLM格式

GPT-4chan的HTML输出不错

GALACTICA的降价输出，包括LaTeX渲染

自定义聊天字符

高级聊天功能（通过TTS发送图像、猎取音频响应）

非常高效的文本流

参数预设

8位模式

GPU、CPU和磁盘之间的分层

CPU模式

FlexGen公司

深度速度ZeRO-3

有流媒体和无流媒体的API

LLaMA模型

4位GPTQ模式

骆驼.cpp

RWKV型号

LoRA（装载和训练）

软提示

扩展-请参阅用户扩展列表

Chatgpt_academic-ChatGPT 学术助手

Github： https://github.com/binary-husky/gpt_academic

为GPT/GLM提供图形交互界面，特别优化论文阅读润色体验，模块化设计支持自定义快捷按钮&函数插件，支持代码块表格显示，Tex公式双显示，新增Python和C++项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持清华chatglm等本地模型

功能介绍

效果图：

MidJourney-Styles-and-Keywords-Reference

Github： https://github.com/willwulfken/MidJourney-Styles-and-Keywords-Reference

使用 MidJourney（最火爆的 AI 画图工具） 时，可以参考这个开源项目，该项目梳理了常用提示词和样式作为参考，非常详细！

elbo

官网：https://art.elbo.ai/

Github： https://github.com/hua1995116/awesome-ai-painting

最后

一台电脑,一个键盘,尽情挥洒智慧的人生;几行数字,几个字母,认真编写生活的美好;

一 个灵感,一段程序,推动科技进步,促进社会进展。

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