使用 GPT-4 Vision 和 Vimium 浏览网页

使用 GPT-4 Vision 和 Vimium 浏览网页
Using GPT-4 Vision with Vimium to browse the web

原始链接: https://github.com/ishan0102/vimGPT

标题：使用 GPT-4V 和 Vimium 浏览网页描述：一个个人项目，仅通过语言即可实现与互联网的多模式交互。目标是通过使用 Common Crawl 等公共数据集训练的大规模神经网络提供自动化且可访问的网页浏览。它使机器学习模型能够通过 LLaMa 式的深度学习来读取内容，以进行计算机视觉应用程序的图像处理（例如 OCR 任务），并通过长短期记忆等自然语言理解框架来理解发票、账单和合同等结构化文档。 (LSTM)，根据提示生成输出，自然地回答问题，根据关键字和标题检索相关查询，从新闻报道中提取关键见解，将复杂的概念解释为更简单的概念等等，提供阅读体验通过人工智能代理在线。使用正确安装和配置的 Python 和 JavaScript 库，以与 GitHub 和 Jupyter Notebooks 等其他工具完全集成的方式确保正确的功能和性能，用于协作、分析、共享和文档目的，特别是通过 Git 进行版本控制、共享和交换源代码、二进制文件和数据集，为社区工作和最佳实践做出贡献，促进研究、教育、开发、发布、存档、策划、维护、修补、错误修复、调试、优化、基准测试、移植和更新流程，集成到由 Node.js 服务器、Nginx 负载均衡器、Docker 容器、MongoDB 数据库、RabbitMQ 队列、Redis 缓存、Elasticsearch 索引、Kibana 可视化、Grafana 仪表板、Prometheus 监控系统、Fluentd 收集器、Harbor 注册表支持的现有 Web 基础设施中， Calico 运行时分配器、etcd 配置服务。目的是提供基于坚实的理论基础和强大的软件工程原理的实际实现，以便于采用、定制、扩展和维护。使用 Google Colab 和 GitHub Classroom 资源，基于在大量数据集（包括 GPT、BERT、RoBERTA、ALBERT、DistilBERT、BioSent、BioASF、BioRoBERT、SciBERT、GraphSAGE、MaskedLM、DeCL、DeCL）上预训练的流行模型，教授与 AI 应用程序相关的编程技能-PL、PEGAN

回答最后提出的问题：所提出的涉及 GPT-4 和浏览体验的想法旨在通过提供人工智能驱动的机制来导航和从网站提取数据来显着减少体力劳动，考虑到许多在线流程涉及大量的体力劳动，特别是对于小型企业而言。通过利用基于人工智能的技术，与传统的手动导航或将任务外包给第三方机构相比，所提出的方法可以显着提高效率，从而节省时间和人力资源。此外，GPT-4 凭借其先进的神经网络技术提供了卓越的准确性，减少了在线材料手动处理过程中常见的错误。因此，实施基于人工智能的机制，例如所提出的以 GPT-4 Vision 和浏览体验为特色的技术，可以极大地促进在线业务运营的几个关键领域，帮助简化和优化工作流程，最大限度地减少运营开销，并最大限度地提高投资回报。

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