Пользователи в сети нашли способ запускать HuggingChat прямо в Python (без необходимости регистрации и получения API), а я ещё и специальное окошко для чата сделал с помощью ChatGPT🌚

В общем держите бесплатный чат-бот уровная GPT-3.5 (может чуть менее интеллектуальный) с анлимом на сообщения:

Установите библиотеку hugchat через pip:
pip install hugchat

Создайте файл с именем huggingchat_app.py и добавьте следующий код:

import tkinter as tk
from tkinter import ttk
from hugchat import hugchat

# Создание объекта чат-бота
chatbot = hugchat.ChatBot()

# Функция для отправки сообщения и получения ответа от чат-бота
def send_message():
    message = user_input.get()
    response = chatbot.chat(message)

    chat_history.configure(state='normal')
    chat_history.insert(tk.END, f"Вы: {message}\n")
    chat_history.insert(tk.END, f"Бот: {response}\n")
    chat_history.configure(state='disabled')

    user_input.delete(0, tk.END)

# Создание окна приложения
app = tk.Tk()
app.noscript("HuggingChat App")

# Создание виджетов
chat_history = tk.Text(app, wrap='word', state='disabled', width=60, height=20)
user_input = ttk.Entry(app, width=50)
send_button = ttk.Button(app, text="Отправить", command=send_message)

# Размещение виджетов на экране
chat_history.grid(row=0, column=0, columnspan=2, padx=10, pady=10)
user_input.grid(row=1, column=0, padx=10, pady=10)
send_button.grid(row=1, column=1, padx=10, pady=10)

# Запуск главного цикла приложения
app.mainloop()

Можете и сами поэкспериментировать, исходный код на github

P.S.
Только у меня он не видит контекст беседы, видимо ограниченный доступ всё-таки, но лучше чем ничего

Hugging Face совместно с ServiceNow собрали и выложили свою собственную модель, которая умеет то, что делает GitHub CoPilot - подсказывать код, по сути писать 80% кода без всяких программистов. Только в отличие от CoPilot это не платная услуга, а доступный всем опенсорс код и веса модели.

Я проверил его на любимом моем примере - написании кода игры в морской бой. у меня есть претензии к результату с точки зрения качества кода. Но он получился работоспособным и это самое важное. Внутри у нее кроме неонки всё традиционно - GPT2 модель на примерно миллиард токенов. Качество работы на моих примерах чуть хуже CoPilot но начало положено https://huggingface.co/bigcode/starcoder

TWIMC

string2string: A Modern Python Library for String-to-String Algorithms
https://arxiv.org/abs/2304.14395

We introduce string2string, an open-source library that offers a comprehensive suite of efficient algorithms for a broad range of string-to-string problems. It includes traditional algorithmic solutions as well as recent advanced neural approaches to tackle various problems in string alignment, distance measurement, lexical and semantic search, and similarity analysis -- along with several helpful visualization tools and metrics to facilitate the interpretation and analysis of these methods. Notable algorithms featured in the library include the Smith-Waterman algorithm for pairwise local alignment, the Hirschberg algorithm for global alignment, the Wagner-Fisher algorithm for edit distance, BARTScore and BERTScore for similarity analysis, the Knuth-Morris-Pratt algorithm for lexical search, and Faiss for semantic search. Besides, it wraps existing efficient and widely-used implementations of certain frameworks and metrics, such as sacreBLEU and ROUGE, whenever it is appropriate and suitable. Overall, the library aims to provide extensive coverage and increased flexibility in comparison to existing libraries for strings. It can be used for many downstream applications, tasks, and problems in natural-language processing, bioinformatics, and computational social sciences. It is implemented in Python, easily installable via pip, and accessible through a simple API. Source code, documentation, and tutorials are all available on our GitHub page:

https://github.com/stanfordnlp/string2string

​​automation2

Приложение для автоматизации вашего Android смартфона.

Триггерами для активации действий могут быть:
▫️Местоположение
▫️День / Время
▫️Состояние зарядки
▫️Уровень заряда батареи
▫️Установлено USB-соединение с компьютером
▫️Текущая скорость
▫️Фоновый шум (только до Android 7)
▫️Подключение к Wi-Fi
▫️Другие запущенные приложения
▫️Режим полета
▫️Статус роуминга
▫️Теги NFC
▫️Соединение Bluetooth
▫️Гарнитура подключена
▫️Телефонный звонок запущен

Поддерживаемые действия:
▪️Изменить состояние Wi-Fi
▪️Изменить состояние Bluetooth
▪️Переключить USB-модем
▪️Переключить модем Wi-Fi
▪️Переключить автоматический поворот экрана
▪️Сделать HTTP-запрос
▪️Изменить настройку мелодии звонка / звука
▪️Запустить другое приложение
▪️Подождать (между другими действиями)
▪️Экран устройства пробуждения
▪️Переключить режим полета
▪️Переключить мобильное соединение для передачи данных
▪️Говорить текст
▪️Открыть музыкальный проигрыватель
▪️Изменить яркость экрана
▪️Отправить текстовое сообщение

https://git.server47.de/jens/Automation

F-droid: https://f-droid.org/packages/com.jens.automation2/

Site: https://server47.de/automation/

GPT-4 is old news: ChatGPT Code Interpreter plugin is redefining AI tech | Technology News,The Indian Express
https://indianexpress.com/article/technology/artificial-intelligence/gpt-4-is-old-news-chatgpt-code-interpreter-plugin-is-redefining-ai-8595157/

Что такое когомологии? Можно сказать, это препятствия к
глобальной разрешимости
локально разрешимых
задач.

Что такое "невозможная фигура"? Это картинка, которые локально выглядит как рисунок реального объекта, но глобально таковой не является.

Подробности — в трёхстраничной заметке Р. Пенроуза (1992). Узнал о ней из https://mathoverflow.net/a/271353

​​ChatPDF

ИИ который позволяет вам общаться с любым PDF-документом.

Задавайте вопросы, извлекайте информацию и обобщайте документы с помощью ИИ. Под капотом ChatGPT.

https://github.com/Anil-matcha/ChatPDF

Demo: https://heybot.thesamur.ai/

Технологии, которые мы заслужили: на свет появился Dream Interpreter AI, который может объяснить сны.

Всё просто — вводим свой сон и получаем расшифровку.

https://www.youtube.com/watch?v=h_NpG57TKG4&list=PL0VMbiSIIJY9Ws4CPbfamFVc44nm1OTQg&index=18 🙃

pdfplumber

pdfplumber - это библиотека Python для извлечения информации из PDF-документов. Она предоставляет простой в использовании интерфейс для извлечения текста, таблиц и изображений из PDF-файлов. Также вы можете извлекать таблицы из PDF в виде объектов pandas DataFrame, извлекать изображения из PDF и извлекать метаданные о PDF-документе.

В этом примере мы используем функцию pdfplumber.open() для открытия PDF-файла example.pdf.

Внутри оператора with мы перебираем все страницы PDF-файла с помощью цикла for. Для каждой страницы мы вызываем метод extract_text() для извлечения текстового содержимого. Извлеченный текст сохраняется в переменной text.

Выполнив этот код, вы сможете извлечь и распечатать текстовое содержимое каждой страницы PDF-файла.

Стоит отметить, что pdfplumber является мощным инструментом, но точность извлеченного текста сильно зависит от качества и форматирования самого PDF.