Monica - 你的 GPT-4 人工智能助手

Monica:GPT-4驱动的全功能AI浏览器扩展
Monica是一款基于Chrome的扩展,利用GPT-4和GPT-3.5模型提供聊天、文案生成、翻译、网页增强等功能。用户可以与Monica互动,进行文本解释、视频总结,甚至语音控制,无需ChatGPT账号,支持多种平台和搜索引擎。

Monica介绍

官方地址:https://monica.im/?c=X0OHBN1S (仅限今天,通过这里注册可免费获取100次Monica查询)

Monica 是一款由 ChatGPT API 提供支持的扩展程序,它可以与您讨论任何事情,使用 80 多个模板生成文案,以及翻译、改写和解释任何网页上的文本。它在所有网站上都可用,可以通过按 Cmd+M 来访问。

🔥你的 GPT-4 人工智能助手ChatGPT Plugin。Monica在侧边栏能够回答任何复杂的问题。还可以帮你写文章,AI画图,阅读文章,总结YouTube视频,联网搜索,增强Google与Newbing搜索引擎。在所有网站可用。

🚀 快速入门提示

1️⃣ 只需按下Cmd+M或Ctrl+M即可开始与Monica GPT-3.5 和 GPT-4 模型聊天。 2️⃣ 选择网页上的任何文本,让Monica 基于 GPT-3.5 为您解释、翻译或改述。 3️⃣ 使用Prompt Library,从用户提供的海量 promptbase 中获取你的ChatGPT对话灵感。 4️⃣ 打开YouTube,获取YouTube视频总结,快速生成总结大纲并自动保存起来。

💻 功能特性

💡 Chatbot:打开Siderbar,即可与Monica轻松聊天,谈论任何事情,这一切都由GPT-4和GPT-3.5支持,与ChatGPT同样智能。 💡 Search Enhance:在 搜索工具 例如Google,newbing旁边加载chatgpt的答案。 💡 Web Browser:使用了ChatGPT技术的Plugin,能够访问实时互联网。 💡 Copywriting:利用Monica的人工智能能力轻松创建广告文案。 💡 Prompt Library:这是一个promptbase,提供了大量的基于Chatgpt、GPT-3.5、GPT-4的prompt。 💡 YouTube summary: 能够快速帮您总结视频内容,而不用浪费大量时间去观看视频。 💡 ChatPDF:能够让你与任意的PDF内容进行ChatGPT类的对话体验,获取信息。 💡 Quick Action:翻译、改述和解释任何网页上的文本。 💡 AI painting:可以使您像使用Midjourney、stable diffusion、Dall-E画图一样,输入文本即可生成图片。 💡 Voice Control:类似 Voice Control for ChatGPT,通过语音输入,并获取ChatGPT类的AI的回答,后续将进一步考虑使用openAI的whisper技术以提高语音识别的准确率。 💡 Mail登录:因此无需ChatGPT账号、openai账号,也能够快速登录使用,没有Chatgpt的地区使用限制,在国内也能用ChatGPT AI的应用。 💡 移动端使用:支持手机端/移动端/安卓端/iOS端客户端打开聊天网页,让你在手机上也能获得ChatGPT般的对话体验。

❇️ Monica如何工作

Monica使用ChatGPT API的强大功能来理解和响应您的聊天消息,并基于提供的模板生成文案。 Monica还可以翻译、改述和解释任何网页上的文本。

📒 详情介绍

目前,Monica 支持 GPT-3、GPT-3.5、GPT-4 等模型。使用 Monica,您可以一键编写、翻译、总结、改写、解释或回复任何文本,甚至包括专业代码和行业核心知识,而无需登录 ChatGPT(OpenAI) 账户。Monica 运行速度与 ChatGPT Plus 一样快。

Monica是一款基于Google浏览器的Chrome扩展插件。它通过增强Chatgpt模型,提高您的工作效率,让您第一时间体验最核心、最前沿的AI技术。只需在任意网页上按下Cmd+M或Ctrl+M,即可与Chatgpt聊天。

🔥 Monica的主要优势和能力

  1. 无需访问Chatgpt或OpenAI账户,即可随时使用。

  2. 对接最先进的GPT-3.5和GPT-4模型。

  3. 内置80多个模板,可以一键帮您写文章、广告大纲、博客、简历等。

  4. 利用Chatgpt模型,可以改写、翻译、解释网页上的任何文案。

  5. 随时随地可以在浏览器侧边与Chatgpt聊天,作为您的私人助理。

  6. 提供稳定的网络,防止出现Chatgpt网络错误和GPT-api限频的问题。

  7. 可以自定义您专属的prompt,让Chatgpt能更好地为您服务。

  8. 100%隐私政策。

⚙️ 具体功能清单

➤ 强大的侧边栏

  1. 随时与Chatgpt聊天,支持GPT-3.5,GPT-4。

  2. 可自定义prompt。

  3. 支持语音输入,更畅快地与Chatgpt交流。

  4. 支持所有历史聊天查询。

➤ 快速唤醒

  1. 按下Cmd+M或Crtl+M即可与Chatgpt聊天。

  2. 浏览器内存占用小,Chatgpt体验不卡顿。

➤ 搜索增强

  1. 支持Google、newBing、DuckDuckGo等搜索引擎。

  2. 搜索结果显示由Chatgpt提供的回答结果。

➤ 内置模板

  1. 内置了80+的模板,支持YouTube视频大纲生成、Gmail邮件撰写、LinkedIn个人简历撰写等。

  2. 不满足官方提供的模板,也可以自定义模板,让您更好地让Chatgpt为您服务。 以上功能都支持GPT-3.5,部分支持GPT-4。

⚙️ 未来可能支持的模型

  • GPT-5模型

  • claude模型

  • brad模型

  • Auto-Gpt

  • Agent-GPt

  • Excel-GPT

  • MIni-Chatgpt

  • SQL-GPT

  • PRD-GPT

  • Code-chatgpt

🧑‍💻 Monica的使用方法

  1. 点击右上角的“添加到 Chrome”按钮。

  1. 登录您的Monica账号。

  2. 按下Cmd+M/Ctrl+M即可唤醒。

  1. 开始与ChatGPT并肩作战吧!

❓ 常见问题

📌 Monica是免费的吗?

因为OpenAi提供的Chatgpt是收费的,所以Monica的免费用户会有每日使用限制,但是对于高级功能,您需要升级到付费版本才可使用。

📌 Monica和Chatgpt的关系

Monica是基于Chatgpt模型的能力开发的工具,它具备Chatgpt的能力。 📌 是否有IOS,Windows,Mac版本

目前正在加紧开发中,在不久后的将来,您就可以在多个平台体验Chatgpt。 📌 是否考虑接入更多的模型?

正如上面所写,我们今后会一直保持与Chatgpt同步更新,如果今后有了GPT-5,我们也会第一时间支持。并且像Excel-Chatgpt,sql-Chatgpt,Mini-Chatgpt,claude,brad等提供的能力,我们会一直保持关注,或许在将来您也可以在Monica上看到这些功能。

基于 NSFW Model 色情图片识别鉴黄 后面更新视频检测 项目背景: 随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长。然而,互联网上的内容良莠不齐,其中不乏一些不良信息,如色情、暴力等。这些信息对青少年的健康成长和社会风气产生了不良影响。为了净化网络环境,保护青少年免受不良信息的侵害,我国政府加大了对网络内容的监管力度。在此背景下,本项目应运而生,旨在实现对网络图片和视频的自动识别与过滤,助力构建清朗的网络空间。 项目简介: 本项目基于 NSFW(Not Safe For Work)Model,利用深度学习技术对色情图片进行识别与鉴黄。NSFW Model 是一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别模型,通过学习大量的色情图片和非色情图片,能够准确地判断一张图片是否含有色情内容。本项目在 NSFW Model 的基础上,进一步优化了模型结构,提高了识别的准确率和效率。 项目功能: 色情图片识别:用户上传图片后,系统会自动调用 NSFW Model 对图片进行识别,判断图片是否含有色情内容。如果含有色情内容,系统会给出相应的提示,并阻止图片的传播。 视频检测:针对网络视频,本项目采用帧提取技术,将视频分解为一帧帧图片,然后使用 NSFW Model 对这些图片进行识别。如果检测到含有色情内容的图片,系统会给出相应的提示,并阻止视频的传播。 实时监控:本项目可应用于网络直播、短视频平台等场景,实时监控画面内容,一旦检测到含有色情内容的画面,立即进行屏蔽处理,确保网络环境的纯洁。
### 如何在本地部署 NSFW 模型或服务 要在本地环境中成功部署 NSFW(不适宜工作场合内容)检测模型或服务,以下是详细的说明: #### 准备环境 为了确保能够顺利运行模型和服务,需要安装必要的依赖项。这些工具和库包括但不限于以下几类: - **Python 环境**: 推荐使用 Python 3.7 或更高版本。 - **Transformers 库**: 提供加载预训练模型的功能[^1]。 - **PyTorch/TensorFlow**: 支持深度学习框架的计算需求。 - **Pillow (PIL)**: 处理图像文件并将其转换为适合输入模型的形式。 具体命令如下所示: ```bash pip install transformers torch Pillow ``` #### 加载模型与测试 通过 Hugging Face 的 `transformers` 工具包可以直接访问已有的 NSFW 图片分类模型。例如,可以采用名为 `"Falconsai/nsfw_image_detection"` 的公开模型来完成此任务[^1]。 下面是一个简单的代码片段展示如何加载该模型并对单张图片执行预测操作: ```python from PIL import Image from transformers import pipeline def classify_nsfw(image_path): # 打开指定路径下的图片文件 img = Image.open(image_path) # 初始化 image-classification 流水线对象,并指明使用的特定模型名称 classifier = pipeline("image-classification", model="Falconsai/nsfw_image_detection") # 对传入的图片调用流水线方法得到其类别标签及其置信度分数列表形式的结果 result = classifier(img) return result if __name__ == "__main__": test_img_path = "<your_test_image>" output_results = classify_nsfw(test_img_path) print(output_results) ``` 注意替换 `<your_test_image>` 成实际存在的图片绝对或者相对地址字符串值之前再尝试运行以上脚本。 #### 构建 RESTful API 服务 如果希望进一步扩展功能至 Web 应用程序层面,则可考虑利用 Flask/Django 这样的轻量级 web 开发框架构建起支持 HTTP 请求交互的服务端接口。这里给出基于 FastAPI 实现的一个简单例子作为示范用途: ```python import uvicorn from fastapi import FastAPI, File, UploadFile from PIL import Image from io import BytesIO from typing import List from pydantic import BaseModel app = FastAPI() class Prediction(BaseModel): label: str score: float @app.post("/predict/", response_model=List[Prediction]) async def predict(file: UploadFile = File(...)): try: contents = await file.read() pil_image = Image.open(BytesIO(contents)) clf_pipeline = pipeline('image-classification', model='Falconsai/nsfw_image_detection') predictions = clf_pipeline(pil_image) formatted_preds = [{"label": pred['label'], "score": round(pred['score'], 4)} for pred in predictions] return formatted_preds except Exception as e: raise ValueError(f"Error processing uploaded file {e}") if __name__ == '__main__': uvicorn.run(app, host='0.0.0.0', port=8000) ``` 启动服务器之后即可向 `/predict/` 路径发送 POST 请求附带上传待分析的目标图片获取返回结果了。 ---
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