3DFuse

laf是一个serverless框架，提供云函数、云数据库和对象存储能力。它是一个开箱即用、干净清爽的开发平台，可以像写博客一样编写代码。用laf可以在三分钟内快速上线chatGPT应用。

这是一个基于OpenAI的GPT-4机器学习技术的开源项目，可以用自然语言命令控制Blender软件。用户可以用英语输入指令，让Blender进行相应操作。BlenderGPT是Blender的一个扩展，可以使用自然语言命令通过OpenAI的GPT-4来控制Blender。它的特点是可以从自然语言命令生成Blender Python代码，并且可以与Blender的UI集成，使用方便。此外，它还支持Blender 3.0.0及以上版本。

这个开源项目的主要功能是实时创建、自定义和与AI角色/同伴进行交谈。它使用了多种技术，包括LLM OpenAI GPT3.5 / 4、Anthropic Claude2、Chroma Vector DB、Whisper Speech2Text和ElevenLabs Text2Speech等。

这个开源项目是ChatGPT插件开发指南，目的是提供开发ChatGPT插件的指导和支持。该项目包括两篇开发指南，作者已经开发了插件，但还没有得到放到应用商店的权限。

gpt-cli是一个开源项目，它提供了一个命令行界面，方便用户与ChatGPT、Claude和Bard进行交互。该项目主要面向机器学习领域，可以在命令行中快速使用ChatGPT、Claude和Bard的功能。

这个开源项目是由Stability AI团队开发的生成式模型。它使用机器学习技术，并且基于开源代码进行开发。

开源项目 "BELLE" 是一个基于Stanford Alpaca的中文对话大模型引擎，共有70亿参数，经过优化。该项目只使用由ChatGPT生产的数据进行模型调优，不包含任何其他数据。

开源项目openchat使用"少即是多"的开源大语言模型，并在LLaMA的基础上使用6K GPT-4对话数据进行微调。目前，OpenChat-13B模型在AlpacaEval排行榜上位居第一，稍微领先于之前介绍过的清华的UltraLM 13B模型。

VoxelGPT是一个开源项目，它是一个AI助手，可以通过查询视觉数据集和搜索FiftyOne文档来回答一般的计算机视觉问题。

ChatMed是一个开源项目，基于中文医疗在线问诊数据集ChatMed_Consult_Dataset的50w+在线问诊和ChatGPT回复作为训练集，使用机器学习技术，旨在帮助人们更好地了解中医药，赋能中医药传承。

该开源项目的主要功能是使用GPT-4来生成iOS代码。开发者将完整的代码分享出来，并在Twitter和微博上分享了开发的过程。

Autolabel是一个开源项目，主要提供Python库，用于自动标注、清洗和丰富文本数据集。该项目的目标是为机器学习提供大规模、干净、多样化的标注数据，并且具有高精度、低成本和快速启动的特点。它利用大型语言模型（LLM）来执行标注、清洗和丰富文本数据集的任务。该项目由refuel-ai在GitHub上进行维护。

这个开源项目是一个人工智能冲浪助手，它是一个基于大型语言模型的评论回复机器人。它使用机器学习技术来实现自动回复功能。

ChatPaper是一款开源的论文总结工具，可以帮助用户根据输入的关键词自动从arxiv下载最新的论文，并使用ChatGPT3.5的API接口对论文进行总结，最终呈现出固定的格式。该项目使用了机器学习技术，可以帮助用户更快速地了解论文的核心内容。

这个开源项目的功能总结如下：它提供了一个完整的流程，可以在消费级硬件上对ChatGLM LLM进行微调，使用了LoRA和RLHF。该项目在ChatGLM架构的基础上实现了RLHF（人类反馈强化学习）。基本上，它是一个使用ChatGLM替代了ChatGPT的工具。

这个开源项目是一个名为 "Share to ChatGPT" 的捷径，适用于iOS和MacOS。它的功能是可以将任意可选择的文本通过自定义的提示信息发送至 ChatGPT API 进行处理，并将返回的结果复制到剪贴板上。

这个开源项目的主要功能是解答SEC 10-K和10-Q报告的问题，并且还支持跨文档对话。通过这个项目，还可以展示人工智能的思考过程。

这个开源项目的功能是能够直接在GPT4上使用，但是大部分人还没有API权限。