gpt_academic

GPT Academic (GPT Academic Optimization) es un proyecto de código abierto que proporciona una interfaz de interacción práctica para modelos de lenguaje grandes como GPT/GLM, centrado en optimizar la experiencia de lectura, corrección y redacción de artículos. El proyecto adopta un diseño modular, admite botones rápidos personalizados y complementos de funciones con alta capacidad de expansión. Funcionalidades principales: - Acceso a múltiples modelos: Compatible con OpenAI GPT-3.5/GPT-4, Tongyi Qianwen, Zhipu GLM4, DeepSeek Coder, iFlytek Spark, ERNIE Bot, LLaMA2, RWKV, ChatGLM, MOSS y otros modelos de lenguaje grandes populares nacionales e internacionales, admitiendo共存 de múltiples API Key y balanceo de carga. - Procesamiento de artículos: Traducción detallada de artículos de Arxiv, traducción y resumen de artículos completos en LaTeX/PDF, corrección de estilo y errores gramaticales, generación automática de resúmenes. - Análisis de código: Análisis y autoexplicación de árboles de proyecto en Python, C++, Java, Lua con un solo clic. - Conversación de voz en tiempo real: Escucha asíncrona de entrada de audio, segmentación automática y búsqueda automática del momento para responder. - Renderizado de diagramas Mermaid: Soporte para generar diagramas de flujo, diagramas de transición de estado, diagramas de Gantt, mapas mentales, entre otros. - Atajos y complementos personalizados: Añadido de botones rápidos personalizados a través del menú UI o código; desarrollo de complementos Python para expandir funciones con actualización en caliente. - Terminal virtual: Comprensión de intenciones del usuario mediante lenguaje natural, invocación automática de otros complementos. - Archivado de conversaciones: Guardar y cargar historial de conversaciones, con soporte para restaurar sesiones en formato HTML. - Personalización de la interfaz: Tema oscuro, cambio entre múltiples diseños, fuentes personalizadas. - Consultas concurrentes: Capacidad de realizar preguntas simultáneas a múltiples modelos LLM. Existen diversas formas de instalación: ejecución directa (pip/Anaconda/uv), implementación con Docker, script de un solo clic para Windows, implementación remota en Sealos y despliegue en Huggingface Space, entre otras. Dirección del proyecto: https://github.com/binary-husky/gpt_academic