关键词 "GPT-4 implementation" 的搜索结果， 共 24 条, 只显示前 480 条
Streamlined platform for coding prompts.
AI drafts scientific literature reviews instantly.
AI content detector and plagiarism checker. Winston AI是专业的AI内容检测工具，能以99.98%的准确率识别由ChatGPT、GPT-4等语言模型生成的文本。支持多语言检测，能识别改写和人工处理的AI内容。工具提供抄袭检查和AI图像检测功能，适用于教育、出版和内容创作行业，维护内容的真实性和原创性。
ChatHub is a browser extension for using multiple chatbots at once.
LabLab is a platform that encourages innovation with AI technology through hackathons and events.
Claude，美国人工智能初创公司Anthropic发布的大型语言模型家族，拥有高级推理、视觉分析、代码生成、多语言处理、多模态等能力，该模型对标ChatGPT、Gemini等产品。 2023年3月15日，Anthropic正式发布Claude的最初版本，并开始不断升级迭代；同年7月，Claude 2正式发布；同年11月，Claude 2.1正式发布；次年3月4日，Claude 3系列正式发布。
"Presentations.AI is an AI-powered app that helps users create stunning presentations effortlessly."
一款轻量级终端运行编码智能体 —— Codex CLI，该工具现已在 GitHub 完全开源。是OpenAI开发的。 Codex CLI 可以直接在用户的计算机上工作，旨在最大化 o3 和 o4-mini 等模型的推理能力，并即将支持 GPT-4.1 等额外的 API 模型。 Codex CLI 可以在 macOS 12+、Ubuntu 20.04+/Debian 10+、Windows 11
语料库数据集。为了实现多语言医学专用适配，我们构建了一个新的多语言医学语料库（MMedC），其中包含约 255 亿个标记，涵盖 6 种主要语言，可用于对现有的通用 LLM 进行自回归训练。 基准。为了监测医学领域多语言法学硕士 (LLM) 的发展，我们提出了一个新的、具有合理性的多语言医学多项选择题答疑基准，称为 MMedBench。 模型评估。我们在基准测试中评估了许多流行的 LLM，以及在
A comprehensive map of all available MCP servers, from reference implementations to community contributions
AutoGPT是一个AI agent（智能体），也是开源的应用程序，结合了GPT-4和GPT-3.5技术，给定自然语言的目标，它将尝试通过将其分解成子任务，并在自动循环中使用互联网和其他工具来实现这一目标，它由GPT-4驱动，自主地开发和管理业务。说简单点，你给AutoGPT一个题目，它会自己思考，给出实现的步骤以及实现细节。 与ChatGPT不同的是，用户不需要不断对AI提问以获得对应回答
Trae是字节跳动推出的一款免费AI编程工具,它集成了Claude3.5和GPT-4o等主流AI 模型,旨在为开发者打造一个全方位的智能编程环境。 Trae，致力于成为真正的 AI 工程师（The Real Al Engineer）。Trae 旗下的 AI IDE 产品，以智能生产力为核心，无缝融入你的开发流程，与你默契配合，更高质量、高效率完成每一个任务。
InternVL Family: A Pioneering Open-Source Alternative to GPT-4o. 接近GPT-4o表现的开源多模态对话模型 InternVL 家族：利用开源套件缩小与商业多模态模型的差距——GPT-4o 的先驱开源替代方案 InternVL3，一个性能强大的开源多模态大模型。其中InternVL3-78B同时在感知能力和推理能力上同时达到了开源第
基于midjourney，GPT-4o等大语言模型为基座，进一步完善应用开发的xstech.one，能生成海报，支持中文。不仅可以打开就用现成的Prompt对话，也提供了绘图类的prompt生成器，可以直接绘图。
PapertoCode 是一款专业的 AI 工具，旨在将研究论文方法论直接转化为可执行的 Python 代码。PapertoCode 的核心目标是简化开发者和研究人员将前沿研究成果付诸实践的流程。其实现方式是分析研究论文的实施部分，提取关键方法论，并将其转换为可立即使用的 Python 代码。例如，如果一篇论文描述了一种用于图像分类的新型机器学习模型，包括数据预处理步骤、模型架构、训练流程和评估指
Implementation of an MCP (Model Context Protocol) architecture featuring an MCP client and an MCP server. The project enables structured communication between distributed systems, supporting asynchron
MCP Client and Server Implementation with Functions
A basic implementation of MCP server using Spring Boot
An implementation of an MCP server and client, using FastAPI.
This project is a Go implementation of an MCP server that leverages the Todoist REST API v2. It provides tools for interacting with the Todoist API through standardized MCP endpoints.
A repository with an implementation of MCP server for
Vestige MCP Server implementation, Algorand batteries included!
A lightweight MCP server implementation for accessing OpenAI's o3 model via Poe API
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