chat-todo-plugin :ChatGPT 插件开发指南
开发指南：ChatGPT 插件开发（上）
开发指南：ChatGPT 插件开发（下）
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Cursor：首个接入 GPT-4的代码编辑器
通过 GPT-4 来辅助你编程，完成 AI 智能生成代码、修改 Bug、生成测试等操作。利用 GPT-4 强悍的编程能力，让 Cursor 成为第一个吃上螃蟹的代码工具。短短数日，它便收获了大量的开发者用户。同时，也有不少开发者通过它所内置的 Chat 功能，提前使用了 GPT-4。可惜的是，由于该编辑器完全免费开放，再加上 GitHub Copilot X 的发布，导致项目的运营成本越来越高。于是 Cursor 选择不再集成 GPT-4，也就是说，现在虽然 Cursor 还能用，但已经不基于 GPT-4 运行了，但是好消息Cursor 团队这两天已将代码开源到 GitHub 上了，有需求的开发者可自行定制。
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TradeMaster：加坡南洋理工开源的基于强化学习的量化交易平台
TradeMaster由南洋理工大学开发，是一个涵盖四大金融市场，六大交易场景，15种强化学习算法以及一系列可视化评价工具的统一的，端到端的，用户友好的量化交易平台！用户无需过多的强化学习和代码知识就可以简单高效地训练属于自己的交易模型。
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ChatYuan-large-v2：元语智能团队开源一个ChatYuan系列大模型
ChatYuan-large-v2是一个支持中英双语的功能型对话语言大模型，ChatYuan-large-v2使用了和 v1版本相同的技术方案，在指令微调、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。ChatYuan-large-v2是ChatYuan系列中以轻量化实现高质量效果的代表模型，仅仅通过0.7B参数量可以实现业界10B模型的基础效果，并且大大降低了推理成本，提高了使用效率。用户可以在消费级显卡、 PC甚至手机上进行推理（INT4 最低只需 400M ）。同时为了更好的提升使用体验，我们已经封装了工具，Chatyuan-large-v2实现了本地可运行，下载后可以直接在本地使用h5版本，进行网页交互。
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LogicFlow：LogicFlow 是一款流程图编辑框架。
提供了一系列流程图交互、编辑所必需的功能和简单灵活的节点自定义、插件等拓展机制，方便我们快速在业务系统内满足类流程图的需求。
LogicFlow 的基础能力：
图的绘制能力。 基于 SVG 来绘制形状各异的节点和线，并提供了基础的节点（矩形、圆形、多边形等）和线（直线、折线、曲线）
各类交互能力，让图动起来。 根据节点、线、图的各类鼠标事件（hover、点击、拖拽等）做出反应。比如节点拖拽、拖拽创建边、线的调整、双击节点编辑文本等
提升编辑效率的能力。 提供网格、对齐线，上一步、下一步，键盘快捷键，图放大缩小等配套能力，帮助用户提升编辑效率
提供了丰富的 API ，宿主研发通过 API 传参调用和监听事件的方式，与 LogicFlow 完成交互
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bilingual\_book\_maker：双语图书制作
用 AI 翻译来制作 epub 图书的工具，默认用了 ChatGPT 模型，可用 --model gpt3 来使用 GPT-3 模型。bilingual\_book\_maker 支持所有语言，可通过 --language "Simplified Chinese 来设定翻译语言。如果你在读一本外文图书，可以用 bilingual\_book\_maker 翻译整书为你熟悉的语言。
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so-vits-svc：基于 Vits 与 Softvc 的歌声音色转换模型
一个基于 Vits 与 Softvc 的歌声音色转换模型，可以将一个音频中语音的音色转化为目标说话人的音色，歌声音色转换模型。
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Portal：集成了ChatGPT的WebAPI，不需要API Key。
这个客户端和之前的ChatGPT套壳应用不同之处在于，它集成了ChatGPT的WebAPI，也就是你可以不需要API Key，也不用花钱，如果你有ChatGPT Plus，也可以在桌面端用到GPT-4了。
桌面端的好处在于可以深度和系统集成，比如你在任意App界面选中一段文字，就可以快捷键调出桌面端，然后开始和ChatGPT的对话，比如翻译、润色等。
另外也要注意，这种直接调用OpenAI的WebAPI的方式也有一定的风险，建议用小号谨慎测试。
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github.com/lxfater/Porta
ADAPT：利用 Transformer 实现自动驾驶，由清华大学人工智能产业研究院（AIR）创建
基于端到端变压器的架构，ADAPT（动作感知驾驶cAPtion变压器），它为自主车辆控制和动作提供用户友好的自然语言叙述和推理。 ADAPT通过共享视频表示共同训练驾驶字幕任务和车辆控制预测任务
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Scouter：一款浏览器插件，支持解释语句并提供测试题进行互动练习。
目标是帮助你在真实的语言环境中获取语言知识，更好得在实践环境中学习语言。
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donut：一种采用非OCR方式的文档识别Transformer技术，性能和效果远超OCR技术。
一种采用非OCR方式的文档识别Transformer技术，性能和效果远超OCR技术，连表格都能识别。
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github.com/clovaai/donut
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