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安装开源软件ChatALL（齐叨）来聚合各大人工智能工具
ChatALL（中文名：齐叨）可以把一条指令同时发给多个 AI，帮助您发现最好的回答。你需要做的只是下载、安装和提问。 安装到 ChatALL 的releases页面中下载最新版的，https://github.com/sunner/ChatALL/releases软件支持Windows、 MAC 、 Linux 主流的系统 我用的 ChatALL-1.82.107-win-x64.exe 这个版本演示。跟安装普通软件一样。 结尾通过安装和使用开源软件ChatALL（齐叨），你不仅可以轻松聚合各大人工智能工具，还能大大提高你的工作效率。无论是个人用户还是企业团队，ChatALL都提供了一个便捷的方式来管理各种AI工具。 希望这篇文章能帮助你顺利安装并开始使用ChatALL
1.4K11编辑于 2024-08-15 - 来自专栏技术人生黄勇
ChatALL：发现最佳答案的神奇AI机器人！
正好看到一个符合我这类重度AI患者的软件：ChatALL，中文名字又叫“齐叨”，AI 大模型一齐来叨叨，很是传神。 你可以试试 ChatALL，它界面是这个样子： 众多AI大模型聊天机器人一字排开，输出它们的回答。 ChatALL 只是一个聚合客户端，本身不提供任何大模型服务。以上多数模型都需要你有它的帐号，和可通达的网络，才能使用。 02—安装设置 ChatALL 的官方地址： https://github.com/sunner/ChatALL/blob/main/README_ZH-CN.md 下载地址： https://github.com /sunner/ChatALL/releases，选择适合自己的操作系统版本下载即可，blockmap 文件不用下。
1.7K10编辑于 2024-07-19 - 来自专栏山行AI
一条指令发给多个AI的神奇项目——ChatALL
今天介绍的是最近新晋github trending榜首的ChatAll： ChatAll github地址为：https://github.com/sunner/ChatALL ChatAll产品截图 ChatALL（中文名：齐叨）可以把一条指令同时发给多个 AI，帮助您发现最好的回答。 保护你的隐私•高亮喜欢的答案，删除不需要的答案•自动保持 ChatGPT 不掉线•随时启用/禁用任何机器人•在一列、两列或三列视图之间切换•支持多语言（中文，英文）•[TODO] 推荐最佳答案 预先需要 ChatALL 下载 / 安装 从 https://github.com/sunner/ChatALL/releases 下载 Windows 系统 直接下载 *-win.exe 安装文件并运行之。 httpps://gradio.app/ [15] HuggingChat: https://huggingface.co/chat/ [16] 这份文档: https://github.com/sunner/ChatALL
1.7K20编辑于 2023-06-14 - 来自专栏花雕学AI
ChatALL让你轻松实现
这时候，就需要一个神奇的应用程序来帮助我们——ChatALL。 ChatALL让你轻松实现一次性和17个聊天机器人交流的神奇功能。 那么，ChatALL是如何实现这一功能的呢？它有哪些优势和局限呢？它又有哪些应用场景和价值呢？ “ChatALL”的中文名字叫“齐叨”。 ChatALL是一个应用程序，支持中英德三种语言。你可以在GitHub上下载ChatALL的安装包，并在Mac、Windows和Linux上使用。 你也可以通过浏览器访问ChatALL的网页版。 ChatALL是一个开源项目 https://github.com/sunner/ChatALL，你可以在GitHub上查看它的源代码，并给出你的反馈或建议。
1.3K20编辑于 2023-05-17 - 来自专栏量子位
前哈工大教授开发的ChatALL火了！可同时提问17个聊天模型，ChatGPTBingBard文心讯飞都OK
一次可同10+聊天机器人“齐叨叨”的“ChatALL” “ChatALL”的中文名字叫“齐叨”。 它是一个应用程序，支持中英德三种语言。 根据他本人介绍： ChatALL的大部分代码其实都是用GPT-4生成的。 所以这才有了ChatALL。 不过，ChatALL是受ChatHub启发而完成的。 对于后者，或许一些人并不陌生，它是谷歌和Edge浏览器的插件，也是主打所有聊天机器人“all in”一个入口。 只不过相比起来，还是ChatALL支持的模型更多一些。 那么，各种友情链接就放在下面了，感兴趣的朋友自取～ ChatALL传送门： https://github.com/sunner/ChatALL 安装包下载地址： https://github.com/sunner
90920编辑于 2023-05-19 - 来自专栏测试开发囤货
同时与所有 AI 机器人聊天，找到最佳答案
同时与所有 AI 机器人聊天，找到最佳答案 前言 不得了，今天介绍的 ChatAll，竟然一下子接入了 17 个语言大模型，免费使用，且同时展示的 GPT 数量完全没有限制，不过因为模型数量有限，最多接入是 ChatALL（中文名：齐叨）可以把一条指令同时发给多个 AI，帮助您发现最好的回答。 屏幕截图 支持的 AI 访问需要使用magic！ 保护你的隐私 高亮喜欢的答案，删除不需要的答案 自动保持 ChatGPT 不掉线 随时启用/禁用任何机器人 在一列、两列或三列视图之间切换 支持多语言（中文，英文） [TODO] 推荐最佳答案 预先需要 ChatALL
73130编辑于 2023-05-25 - 来自专栏开源服务指南
开源日报 0830 | 免费计算机科学自学路径：系统化教育与全球支持
sunner/ChatALL[5] Stars: 9.3k License: Apache-2.0 ChatALL，同时与多个AI机器人聊天并发现最佳答案的工具。 github.com/kovidgoyal/calibre [4] quarkusio/quarkus: https://github.com/quarkusio/quarkus [5] sunner/ChatALL : https://github.com/sunner/ChatALL [6] netbirdio/netbird: https://github.com/netbirdio/netbird
51021编辑于 2023-09-02 - #%% md 现在用 pipeline 思想把对话式搜索 ChatALL 的 README.md 功能做完整。 要用到内置的 `TextMemorySkill`。 " context[sk.core_skills.TextMemorySkill.RELEVANCE_PARAM] = 0.8 context["input"] = "ChatALL 怎么下载？"来自专栏最新最全的大数据技术体系
AI全栈大模型工程师(二十)SKvs.LangChain
用 kernel.memory.save_information_async() 保存信息到 memory store 用 kernel.memory.search_async() 搜索信息 使用 ChatALL 将分片后的内容，存入内存 for index, line in enumerate(lines): await kernel.memory.save_information_async("chatall ", id=index, text=line) #%% md ### 向量搜索 #%% result = await kernel.memory.search_async("chatall", "ChatALL
1.3K50编辑于 2023-11-10
为什么你在用 ChatGPT 的提示词 Prompt 似乎效果不如人意？
照例扔给 ChatALL 这个工具，它会自动将一个问题发给多个大语言模型。工具的介绍、安装使用过程见文章《ChatALL：发现最佳答案的神奇AI机器人！》 在最开始使用 ChatALL 这个工具时，曾经用另外一道逻辑题比较各模型的推理能力：“一个猎人向南走了一英里，向东走了一英里，向北走了一英里，此时恰好回到起点。他看到一只熊，于是开枪打了它。 比较的细节见文章《ChatALL：发现最佳答案的神奇AI机器人！》。 当时奇怪一点：“ChatGPT 和 Claude 居然挂了，没回答出来。
百花齐放：解锁大型语言模型的潜力
sunner/ChatALL[3] Stars: 9.6k License: Apache-2.0 ChatALL，同时与多个AI机器人聊天并发现最佳答案的工具。
AI大模型全栈工程师课程笔记 - Semantic Kernel
store kernel.register_memory_store(memory_store=sk.memory.VolatileMemoryStore()) # 读取文件内容 with open('ChatALL.md # 将分片后的内容，存入内存 for index, line in enumerate(lines): await kernel.memory.save_information_async("chatall ", id=index, text=line) 向量搜索 result = await kernel.memory.search_async("chatall", "ChatALL怎么下载？")
AI全栈大模型工程师(二)课程大纲
turbo", messages=messages) # 输出回复 print(chat_completion.choices[0].message.content) 彩蛋 我们开发的大模型提效利器：ChatALL 作业 为保证后续课程能正常跟进，请完成如下作业： 能正常使用 ChatGPT 或 Bing Chat 至少之一 下载安装 ChatALL，通过它体验 ChatGPT 或/和 Bing Chat 在 GitHub 给 ChatALL 加个星星（此条自愿完成）
AI巨头对决：ChatGPT、Bard、Claude 同台竞技：解析一段相同的人工智能代码
看来，有必要再次启用那个能够将多家AI人工智能模型集成在一起，比较它们各自答案不同之处的工具了：ChatALL：发现最佳答案的神奇AI机器人！
我做了个能同时对话多个大模型的LLMCast （一）
开发一个可以同时发给各家大模型的小应用llmcast，灵感来源于开源项目chatall。
Bard！谷歌对 ChatGPT 的最强反击，悄咪咪的支持中文了！
在这篇文章中，ChatALL：发现最佳答案的神奇AI机器人！，通过 Poe 调用的ChatGPT3.5（Sage 也是基于 ChatGPT3.5） 回答了出来，其他的大模型也都折戟于此题。
LLM资料大全：文本多模态大模型、垂直领域微调模型、STF数据集、训练微调部署框架、提示词工程等
ChatALL：地址：https://github.com/sunner/ChatALL图片简介：ChatALL（中文名：齐叨）可以把一条指令同时发给多个 AI，可以帮助用户发现最好的回答。
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