Open AI 发布了一个 Assistants API 和 NextJS 构建项目的快速入门指南。

：一个足够简单（调用CloseAI的API）却又功能俱全（有登录和支付）的demo级产品。

：一个足够简单（调用CloseAI的API）却又功能俱全（有登录和支付）的demo级产品。 [技术栈] 前后端：Next.js+Tailwind+Prisma 登录：Next-Auth 支付：Lemon Squeezy 部署：Vercel 你可以基于这个项目快速开发自己的SaaS产品。工作原理：该项目使用ChatGPT API和具有流功能的Vercel Al SDK。它基于表单和用户输入构建提示，将其发送至ChatGPTAPI通过Vercel边缘函数，然后将响应流式传输回应用程序界面。

#PyTorch 官方前不久发布了一套工具包：，()可帮助开发者，快速构建移动端 AI 应用。

#PyTorch 官方前不久发布了一套工具包：，()可帮助开发者，快速构建移动端 AI 应用。项目中配套了入门教程、项目 Demo（图像分类、对象识别）、命令行工具、API 文档等资源，让你可以更快上手开发

：旨在帮助小白开发者通过实践构建个人知识库助手，学习大模型应用开发的基础入门

：旨在帮助小白开发者通过实践构建个人知识库助手，学习大模型应用开发的基础入门主要内容包括：大模型简介，何为大模型、大模型特点是什么、LangChain 是什么，针对小白开发者的简单介绍；如何调用大模型 API，本节介绍了国内外知名大模型产品 API 的多种调用方式，包括调用原生 API、封装为 LangChain LLM、封装为 Fastapi 等调用方式，同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型 API 进行了统一形式封装；大模型开发流程及架构，大模型应用开发的基本流程、一般思想和本项目的架构分析；数据库搭建，不同类型知识库文档的加载、处理，向量数据库的搭建； Prompt 设计，如何设计 Prompt 来让大模型完成特定任务，Prompt Engineering 的原则和技巧有哪些；验证迭代，大模型开发如何实现验证迭代，一般的评估方法有什么；前后端开发，如何使用 Gradio、FastAPI 等框架快速开发大模型 Demo，展示应用能力。

是一个基于Bing API的搜索引擎，但是整合了多个open AI 的功能，如 AI 聊天，AI 写作，AI 写代码，AI画图等

是一个基于Bing API的搜索引擎，但是整合了多个open AI 的功能，如 AI 聊天，AI 写作，AI 写代码，AI画图等。搜索引擎会不会被取代，目前来看还不会，因为 AI 是自回归的，速度还是慢了一些。但搜索引擎会不会整合AI？一定会的，就像其实 Gmail 写英文邮件的时候，AI已经在帮你写了。

是一个开放源代码的项目，为您提供一整套完善的库，用以解构复杂任务并调度 toolkit 中的函数。

是一个开放源代码的项目，为您提供一整套完善的库，用以解构复杂任务并调度 toolkit 中的函数。该项目采用一种通用的 Agent 设计思路，将复杂任务处理的流程概括为：任务规划（Planner）→ 函数调度（Distributor）→ 函数执行（Worker）→ 结果整合（Solver）。特点：工具箱: 该项目包含一个名为real_world的模块，其中定义了toolkit，内置各种完全自定义的工具。模型易用性: agent和操作者的分离的思想，将模型部署为restful api，需要的时候才会去调用接入llm的api接口。记忆: 提供memory和flash mind两个模块，分别用于长期和短期记忆。（TO DO）

Open AI传奇研究员Andrej Karpathy的新课，教你理解和构建GPT Tokenizer。