每天都要瀏覽大量AI相關新聞，是不是感到資訊量爆炸，有效資訊少？

這麼多新產品和新工具，到底哪些是真正是有價值的，哪些只是浮躁的一時熱點？

想參與AI產品和工具的開發，從哪裡能夠獲得大量的靈感和思路？

我會把AI相關的新趨勢、新想法、新思路，和成熟AI產品、工具、模型等整理在這裡，幫助大家去除資訊噪音，更高效的瞭解AI前沿發展。

主要圍繞：

作為本期刊的第一期，我們主要圍繞2023年4月釋出的相關產品和技術工具。

終端產品

該專案把中國法律文書作為知識庫，將知識庫embedding後存入向量資料庫，然後向用戶提供了完整介面，使用者可以用自然語言提問，後臺使用openAI的API，結合知識庫的現有知識進行自然語言的回答。

主要技術：

Hugging Face釋出了一個ChatGPT開源替代品名為HuggingChat。Hugging Face大家都懂的，可以理解成AI界的Github，很多註明的開源模型都在上面首發。

底層模型目前有兩種選擇：

FinChat.io是由ChatGPT提供技術支援的工具。它利用人工智慧生成關於公共公司和投資者的問題的答案。為了提供準確的答案，FinChat會提供推理、來源和資料等支援。實測效果有點酷炫。

輸入文字，通過AI生成一個合適的設計圖，且支援動態圖。例如下面的文字描述"為我的油管頻道‘Science for Littles’設計一個動態的廣告"生成了右方的一些設計圖，生成速度非常快，還可調節圖片尺寸。

選擇了右方較為滿意的設計後，可以繼續在線上編輯器中修改你的設計，支援自由匯出各種格式與下載。

將chatGPT整合到你的shell中，用ai命令進行操作

V是大寫，他可以將一段長視訊轉換成包含視覺和音訊資訊的檔案。通過將此檔案傳送到ChatGPT，我們可以針對這個視訊的內容進行自然語言聊天！當然，需要消耗你自己的openAI API額度。

開發者工具

這個工具集裡包含了大量音訊相關的處理能力工具，大部分工具使用時需要填寫你自己的GPT API key，消耗你的額度，我試了一下，文字轉語音，一句5個詞的句子，消耗了我4000個token！（暴風哭泣！）

演講：

唱歌：

音訊處理：

NeMo Guardrails 是一個開源工具包，可以輕鬆地將可程式化護欄新增到基於 LLM 的對話系統中。Guardrails（或簡稱「rails」）是控制大型語言模型輸出的特定方式，例如不談論政治、以特定方式響應特定使用者請求、遵循預定義的對話路徑、使用特定語言風格、提取結構化資料等。

主要優勢：

構建值得信賴、安全可靠的 LLM 對話系統：使用 NeMo Guardrails 的核心價值是能夠編寫 rails 來指導對話。開發人員可以選擇定義他們的 LLM 驅動的機器人在某些主題上的行為，並讓他們的創造力不受其他人的影響！
通過操作連線模型、鏈、服務等： LLM 不需要解決所有挑戰。NeMo Guardrails 提供了將您的程式碼庫或服務無縫安全地連線到聊天機器人的能力！