，一个ChatGPT 代码解释器的开源（LangChain ）实现。

，一个ChatGPT 代码解释器的开源（LangChain ）实现。 使用 CodeBoxes 作为沙盒 Python 代码执行的后端，可以使用自己的 OpenAI API 密钥在本地运行除 LLM 之外的所有内容。

分析师称苹果公司专注于本地AI模型和授权LLM可能是一个制胜组合

分析师称苹果公司专注于本地AI模型和授权LLM可能是一个制胜组合 根据摩根大通的一份说明，苹果在开发小型本地机型的同时，可能会与一家 LLM 提供商合作，这可能会帮助苹果领先于其他制造商。如果报道属实，苹果将专注于自己的强项，如设备上的处理，而不是建立专有的 LLM。最近有报道称，苹果公司正在与Google洽谈授权其 Gemini LLM 用于iPhone 的事宜。就在该报道发布的前一天，苹果公司发表了一篇关于 MM1 的研究论文，MM1 是一种较小的预训练模型，可以在用户的 iPhone 上本地运行。摩根大通的报道表明，苹果公司双管齐下的做法可能会让它占得先机。苹果可以专注于保护用户隐私的小型设备模型，而不是发布依赖于网络数据的有争议的 LLM，客户将获得两者的最佳利益。如果这听起来很熟悉，那么它很像苹果与Google达成的搜索协议。Google将成为默认的网络搜索引擎，而苹果则提供一个名为 Spotlight 的强大而私密的本地搜索工具。更多的证据证实了苹果公司的计划，有消息称苹果公司内部有一款名为 Ask 的工具，可以在本地知识数据库中进行训练。它比 LLM更具适应性，能灵活应对数据库的变化，而 MM1 模型应能胜任这些工作。该报告重点介绍了苹果公司采用这种方法取得的财务成功，认为这种方法节省了基础设施建设成本，并为消费者带来了更好的应用体验。摩根大通维持对苹果的增持评级，目标价为 215 美元。 ... PC版： 手机版：

在网上看到有人用ChatGPT-4o选西瓜，我才知道chatgpt可以上传图片了。

在网上看到有人用ChatGPT-4o选西瓜，我才知道chatgpt可以上传图片了。 于是我尝试把去年拍的牙片给它看（还只是最基本的gpt3.5），被一针见血地指出是第三磨牙出了问题。 或许将来每个人都可以拥有自己专属的ai医疗专家，想想都觉得不可思议。 ​

ChatGPT现在实时交互型的数据分析能力非常好用，能节省很多数据处理和图表设计的时间，但是因为ChatGPT默认的代码解释器环

ChatGPT现在实时交互型的数据分析能力非常好用，能节省很多数据处理和图表设计的时间，但是因为ChatGPT默认的代码解释器环境缺乏中文字体，所以图表内的中文是无法正常展示的。 但我发现了一个无人知晓的小秘密，你可以通过自己上传字体文件的方式解决这个问题。 当然，你可以制作一个GPTs，通过在Knowledge中上传字体文件，去标准化地解决这个重复问题（Knowledge可不只是用于RAG的知识库这一作用）。 「数据分析专家」GPTs：

ChatLLM 是一个 VSCode 扩展，用于以灵活且长格式的方式与 LLM API 进行交互。它利用 VSCode 笔记本支

ChatLLM 是一个 VSCode 扩展，用于以灵活且长格式的方式与 LLM API 进行交互。它利用 VSCode 笔记本支持来实现此目的，创建一种新型笔记本 (.chatllm) 文件，你可以在其中通过长文档与（基于 API 的）LLM 系统进行交互。 注意：此插件需要你有自己的 OpenAI API 密钥（或其他 LLM API 密钥）；它不适用于免费版本的 ChatGPT。 特点包括： 利用现有的笔记本用户体验，直接在 VSCode IDE 中进行聊天对话。 在本地存储和操作长格式聊天对话，无需依赖云存储。 将文件动态展开为提示，以更新提示以响应编辑。 支持不同的LLM API（目前是OpenAI、Together、Google），支持多种不同的模型。 | #扩展

：一个本地知识库问答系统，支持多种文件格式和数据库，允许离线安装和使用。

：一个本地知识库问答系统，支持多种文件格式和数据库，允许离线安装和使用。 使用QAnything可以简单地删除本地存储的任何格式的文件，并获得准确、快速和可靠的答案。 目前支持的格式包括：PDF、Word（doc/docx）、PPT、Markdown、Eml、TXT、图像（jpg、png 等）、Web 链接以及即将推出的更多格式... 主要特征 数据安全，支持全程不插网线安装使用。 跨语言QA支持，中英文QA自由切换，无论文档语言如何。 支持海量数据QA，两阶段检索排序，解决大规模数据检索的退化问题；数据越多，性能越好。 高性能生产级系统，可直接部署用于企业应用。 人性化，无需繁琐配置，一键安装部署，即用即用。 多知识库QA支持选择多个知识库进行问答