zlibirary电子图书馆 chatgpt论文

互联资讯 2023-04-19 00:00:06 0

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导读【【淘密令】】怎么切换中文【【淘密令】】是世界上最好、最大的电子图书馆之一。【【淘密令】】电子图书馆 chatgpt论文 1、首先打开浏览器

【【淘密令】】是世界上最好、最大的电子图书馆之一。

【【淘密令】】电子图书馆 chatgpt论文

1、首先打开浏览器，搜索【【淘密令】】网站。

2、其次在【【淘密令】】网站页面，在页面中点击【【淘密令】】的官网。

3、最后在【【淘密令】】的官网中点击自己要看的文章，在点击右下角的翻译中文即可。

【【淘密令】】下载的书在软件中就可以打开。

下载以后点击我的我的书架，里面就有下载过的书籍相关信息。

在里面找到自己已经下载过的数据，点击就可以打开了。

就算不联网，那么同样也可以打开下载过的书籍。

【【淘密令】】下载的书不会过期

《【【淘密令】】官方app》一款自带书源的阅读软件,拥有庞大的书库,用户可以自由的查找和阅读,海量的电子图书资源免费提供下载

是【【淘密令】】吧，会给你发一个邮件，点进去捐款。

【【淘密令】】是一个数字图书馆项目，提供大量书籍、文章和其他已出版内容的免费访问。该平台于 2009 年推出，宣扬自己是“世界上最大的电子书图书馆”。目前，该网站拥有超过400万本数字图书，包括公共领域的文本和版权作品。这些不同的【【淘密令】】书籍和文章可以用多种流行的电子书格式下载，包括PDF和EPUB。所提供的书籍包括虚构和非虚构出版物，书籍和文章的纳入有助于使其成为学生和其他参与学术的人越来越受欢迎的资源。用户可以通过首页的搜索栏搜索【【淘密令】】图书和文章。这提供了按书名、作者姓名、ISBN 或 MD5 进行搜索的选项，从而非常容易找到您要查找的电子书。

【【淘密令】】下载后可以在手机桌面直接查看，如果使用电脑下载也可以在电脑桌面寻找，寻找不到可以再搜索名字查找已经下载好的软件。

这个号称是世界最大的电子书图书馆里面有很多出版的书籍由于这是国外的网站，因此在国内打开速度有点慢哦！选择自己需要的数据直接点下载即可，五分钟以内就可以在电脑里看到PDF啦，也可以选择其他格式下载，如果用kindle阅读的话。

还可以下载mobi的格式。【【淘密令】】可以自己随意切换中英文界面，如果想看原版书就用英文，如果想看中文书籍就用中文版。

【【淘密令】】是一款内置各种丰富出版书籍的网站，我们给你提供了海量的书籍内容。

电子图书馆。

【【淘密令】】是电子图书馆。它由教科文组织及32个合作的公共团体共同成立，而由全球规模最大的图书馆“美国国会图书馆”主导开发。提供全球读者免费使用珍贵的图书、地图、手抄本、影片与照片等服务。

【【淘密令】】已经不可以使用。根据查询相关公开信息显示据科技新闻网站BleepingComputer消息，2022年11月4日，全球最大电子书分享网站之一Z-Library的域名被美国政府查封，目前已无法通过正常方式访问。Z-Library自称全世界最大的电子图书馆，收录了超过1100万本图书和8400万篇文章。全美作家协会表示，Z-Library近年来人气越来越高，是因为不少自来水用户在社交媒体上为其宣传。#【【淘密令】】在TikTok上的播放量超过400万，许多高中生和大学生都会在视频中提到它，将其作为免费电子书的一手来源。目前TikTok已经屏蔽了Z-Library相关的标签。

gpt与智能语音 chat gpt智能语音机器人

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TL;DR: talkGPT4All 是一个在PC本地运行的基于talkGPT和GPT4All的语音聊天程序，通过OpenAI Whisper将输入语音转文本，再将输入文本传给GPT4All获取回答文本，最后利用发音程序将文本读出来，构建了完整的语音交互聊天过程。

实际使用效果：

实际上，它只是几个工具的简易组合，没有什么创新的地方（甚至不支持多轮聊天，只支持英文），但 talkGPT4All 有下面几个比较好的特点：

所有算法本地运行，不涉及API的调用，避免了国内无法访问OpenAI API的问题
CPU 运行，无须 GPU 显卡
占内存小，实测8G内存就可以跑起来
速度还可以，测试8G Windows 一轮聊天小于1分钟， 16G Mac M1一轮聊天小于30秒
集成的AI还算智能，至少答能对题，回答看起来是符合英语语法的

目前支持平台和验证的情况如下:

Mac M1，已经验证可用
Windows，已经验证可用
Mac Intel，未验证
Linux，未验证

接下来对为什么造轮子和安装过程进行一步步地说明。如果不想了解细节的话，可以直接跳转到第3部分开始上手安装。

聊天机器人是我比较喜欢的一个应用，机器+人类的思维是一个很有意思的场景。另一方面，通过一个智能机器人来练习英语口语，也是一个很实际的应用。

一直以来，想要做一个含有智能的聊天机器人应用都是难度很大的，尤其是智能化的程度，受学术研究进展的制约，没法做到很高。然而近期的AI LLM大爆发，让开发一个真正智能的AI聊天机器人越来越容易。

最早看到的是基于whisper.cpp的talk.wasm, 一个基于Whisper+GPT-2的浏览器对话机器人，实际测试后发现GPT-2还不够智能，回答很多时候都答非所问。

然后是在ChatGPT出来后，我在想能不能做一个Whisper + ChatGPT的智能聊天机器人呢，搜索后发现whisper.cpp的讨论区已经有人在讨论这个事情，不过没看到成品。

在ChatGPT 开放API后，有人做了一个MacOS上的基于OpenAI API的语音聊天机器人talkGPT，简单好用，唯一的问题是需要借助OpenAI API，目前国内是不太好访问的。

再然后是llama.cpp，通过量化和大量工程优化，让原本参数量很大的LLaMA模型可以跑在普通的笔记本上（现在甚至支持在Android上运行！)，但实际测试经过量化后 LLaMA 7B 模型智能程度不太高，有时候会出错，而更大的LLaMA 15B 和 30B 在8GB内存的Windows 机器上跑起来就比较难了（最新进展：大小20GB的30B模型可以在8G的系统上运行了，参见这个优化和这里的讨论)。

这周又出现了gpt4all，基于 LLaMA 7B模型，采集近80万的GPT-3.5-Turbo对话数据进行finetune，效果看起来比 LLaMA 7B 要好。作者发布了他们训练好的经过量化的模型，大小3.9G，以及可以直接在PC上运行的二进制聊天程序，可以直接在各个平台运行。

然后长久以来的TODO 可以实现了，在缝合了talkGPT和GPT4All后，就有了talkGPT4All。简单来说，是把talkGPT的OpenAI API 换成了 GPT4All提供的本地可以运行的量化模型，也可以说是在GPT4All的基础上添加了语音转文本和文本转语音的功能。

那下面我们来看看怎么安装和运行这个缝合怪吧。

由于整个程序设计到 Python 代码环境的搭建、Whisper 语音转文本模型的下载、GPT4All 语言模型的下载、GPT4All 聊天程序的下载、文本转语音程序的下载，整体链路略长，下面分步骤分平台分别进行详细说明。

在不同平台 Python 代码环境的搭建是一致的。

推荐使用>=3.8的Python版本，因为新版本的Python有一定的速度提升。低版本可能一些功能不支持。首先clone代码:

git clone https://github.com/vra/talkGPT4All.git

后面假设代码仓库的根目录为<ROOT>来进行命令说明。

基于 Python自带的 venv 来搭建隔离的环境，并进行依赖安装:

cd <ROOT>  python -m venv talkgpt4all  source talkgpt4all/bin/acti【【微信】】 install -r requirements.txt

Whisper 模型在调用时会自动下载，但有时候在命令行下载速度比较慢，我们可以在浏览器中提前下载后放置到对应目录，解决这个问题。 Whisper 的所有模型地址参见这里，我们用的是base.pt，地址是，放置的目录是$HOME/.cache/whisper（Windows上是C:\\Users\?ame\\.cache\\whisper),通过浏览器或 wget 下载base.pt到这个目录就行。

语言模型放置目录是<ROOT>/models，根据 GPT4All 文档，下载方式包括