MLX

Google推出的机器学习和人工智能开源库

Cody是一款企业AI代码助手，它超越了提升个人开发者生产力的范畴，能够借助人工智能帮助企业大规模实现代码的一致性与高质量。众多优秀的软件团队都信赖它。

Anakin.ai是什么Anakin.ai 是一个一站式无代码 AI 应用构建平台，用户只需一分钟即可快速创建一个属于自己的 AI 应用，包括内容创作、文案、问答、图像生成、视频生成、语音生成、智能 Agent、自动化工作流、自定义 AI 应用等，帮助即使没有编程或技术背景的用户也能够利用AI技术来增强工作效率和创造力。Anakin.ai的主要功能内容生成：用户可以利用平台的AI模型生成文本、图像、视频和语音内容，包括使用GPT系列模型进行文本生成，以及使用Stable Diffusion、DALL·E等模型进行图像创作。预构建应用：Anakin.ai提供了超过1000个预构建的AI应用，覆盖了内容生成、问题回答、文档搜索等多个领域，用户可以直接使用这些应用或根据需要进行定制。自动化工作流：Anakin.ai允许用户创建自动化的工作流程，以简化和加速日常任务。工作流可以集成多种AI模型和外部API，以执行复杂的数据处理和分析任务。自定义AI应用：平台提供了一个无代码的AI应用构建器，用户可以通过简单的拖放界面来创建和定制自己的AI应用，以满足特定的业务需求。智能体（Auto Agents）：用户可以构建智能体来自动执行复杂的任务，Agents可以在配置后自动处理和解决用户指定的任务。批量操作：Anakin.ai支持批量处理功能，用户可以对大量数据执行相同的操作，如内容生成、数据分类、信息提取等。聊天机器人：平台提供了聊天机器人的创建和训练工具，用户可以根据自己的数据训练聊天机器人，并将其部署到现有的工具和服务中Anakin.ai的产品价格免费版：每天免费提供30的使用额度，可访问所有的基本功能、批量运行有限、每次生成仅限1张图像基础版：每月12.9美元（年付折合9.9美元），每月提供9000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像专业版：每月24.9美元（年付折合19.9美元），每月提供19000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像高级版：每月45.9美元（年付折合39.9美元），每月提供39000额度、批量运行无限制、每次生成最多8张图像

免费开源的深度学习框架

Windsurf，专业AI编程工具，智能辅助编码，加速软件开发进程。

ChatDev是人工智能公司面壁智能最新推出的基于“大模型+Agent”的智能软件开发平台，用户只需输入自然语言，便能生成和创建可运行的软件。通过该平台，软件开发者和没有编程经验的普通用户可以以极低的成本和门槛高效完成软件开发和创建的工作。开源版本的ChatDev已在GitHub上斩获17K Star。ChatDev的功能特色虚拟软件公司模拟现实世界运行，通过担任不同角色的各种智能体进行运营，包括首席执行官、首席产品官、首席技术官、程序员、代码评审员、测试员、美术设计师等模仿现实世界进行软件开发赋能软件开发的全流程，从需求分析、界面设计，到代码编写、软件测试和应用发布基于大型语言模型（LLM）的易于使用、高度可定制和可扩展的框架，是研究群体智能的理想场景可进行任意类型的软件的编写和开发，如红包雨、计时器、贪吃蛇、吃豆人、单位转换器等各种类型的软件如何使用ChatDev访问ChatDev的官网（chatdev.modelbest.cn），登录或注册账号申请试用申请成功后回到软件创建界面，填写项目名称和软件描述等项目设置等待服务器响应项目生成，ChatDev的智能体会按照需求指令模拟现实世界软件公司的运行软件生成后可直接下载和分享，若对结果不满意，也可以调整和修改以上是SaaS版的使用步骤，若要自己部署和运行，请访问ChatDev的GitHub库查看快速开始的说明。常见问题ChatDev基于什么大模型？开源版的ChatDev调用的是OpenAI的GPT大模型的能力，开发者需要自己设置API Key，可以使用GPT-3.5，也可以使用GPT-4。ChatDev支持Git版本控制吗？支持，ChatDev已推出Git模式，扮演程序员的智能体可以利用Git进行版本控制。ChatDev是免费的吗？ChatDev是免费开源的，开发者可以克隆GitHub库进行设置和本地运行，也可以访问面壁智能的网站申请使用SaaS版本。

Lightning AI是一个构建模型和构建/发布Lightning Apps（ML工作流模板）的平台，由Pytorch Lightning团队推出——一个快速训练、部署和开发人工智能产品的深度学习框架。

NLTK（Natural Language Toolkit）自然语言工具包——是一套开源Python模块、数据集和教程，支持自然语言处理的研究和开发。NLTK需要Python版本3.7、3.8、3.9、3.10或3.11。