2022年11月30日、OpenAIは対話型AI製品ChatGPTをリリースし、短期間でビジネスとテクノロジー業界を沸かせ、ユーザー数が急増し、アップルアプリストアで第1位を維持しました。これは多くの生成型AI製品を生み出し、人々のAIの可能性への期待と懸念を引き起こしました。著者のKaren Haoは、OpenAIの影響力が技術の領域を超え、業界構造を再構築していると指摘しています。
2年前にリリースされたChatGPTは、今もApp Store無料ランキング1位を維持する現象級AI製品。生成AIブームを牽引し、技術分野を超えて権力構造まで再構築する社会的影響力を示している。....
OpenAIのAndroidテスト版に広告インターフェースが実装され、ChatGPTへの広告導入が初めて確認された。現在テスト段階だが、無料版の広告なし体験終了への懸念が浮上。OpenAIは広告設計において商業化とユーザー体験のバランスを重視すると表明。....
OpenAIがChatGPTとFigmaの連携を発表し、Figma株価が3日間で30%急騰。ユーザーはチャットでデザインの生成・編集が可能に。Figma CEOは「AIとデザインツールの新たな協働」と評価。....
無料のオンラインツールで、AIウォーターマークと零幅文字を即座に検出して削除でき、安全かつ高速です。
AIプロンプトエンジニアリングプラットフォームで、ユーザーがChatGPTなどのためにプロンプトを作成、最適化、管理するのを支援します。
無料のAIテキスト擬人化ツールで、ChatGPTなどの出力を自然な人間の文章に書き換えることができます。
OpenAIがChatGPT用に作成した能動的なニュースレターレイヤーで、毎日個別にカスタマイズされた朝の更新情報を配信します。
openai
$18
入力トークン/百万
$72
出力トークン/百万
128k
コンテキスト長
AICodexLab
このモデルはModernBERT-baseをファインチューニングしたAI生成テキスト検出器で、AI生成テキスト（ChatGPT、DeepSeek、Claudeなど）と人間が書いたテキストを区別できます。
cortexso
TinyLlamaは11億パラメータの小型大規模言語モデルで、3兆個のトークンで事前学習され、ChatGPTが生成した合成対話データで微調整され、高効率な対話能力を提供することを目的としています。
PipableAI
13億パラメータのSQL生成モデルで、多くの人気ベンチマークでほとんどのSQL専門家モデルやChatGPTを凌駕しています。
Llama 1B蒸留に基づくテキストからSQLへのモデルで、複数のベンチマークテストでChatGPTやClaudeを上回る性能
openchat
OpenChat 3.5 1210はMistral-7Bアーキテクチャに基づくオープンソースの言語モデルで、混合品質データセットでトレーニングされ、プログラミング、一般対話、数学的推論タスクをサポートし、全体的な性能はChatGPT(3月版)とGrok-1を上回っています。
OpenChatは革新的なオープンソース言語モデルライブラリで、C-RLFT戦略を用いて微調整されており、わずか70億パラメータでもChatGPTに匹敵する性能を実現しています。
daryl149
Llama-2-7B-chatはMetaのLlama 2アーキテクチャに基づいて開発された70億パラメータの対話型大規模言語モデルで、対話シーンに特化して最適化されています。このモデルはMirage-Studio.ioによって変換され、Huggingface形式の重みが提供されており、プライベート版ChatGPTの代替案として利用できます。
OpenChat v2シリーズはLLaMA-13Bフレームワークを基にした言語モデルで、条件付き加重損失トレーニングを採用し、複数のベンチマークテストでChatGPTの性能を上回っています。
humarin
T5-baseアーキテクチャで訓練されたテキスト言い換えモデル。高品質な言い換えテキストを生成可能で、Hugging Faceプラットフォームで最高の言い換えモデルの一つと評されている
merve
BART-largeをベースに微調整されたChatGPTプロンプト生成モデルで、キャラクターの説明に基づいて対応するChatGPTキャラクター設定を生成するために使用されます。
BART-largeを微調整したChatGPTのキャラクタープロンプト生成モデルで、自動的にキャラクター設定テキストを生成できます。
Hello-SimpleAI
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語ChatGPT生成テキスト検出モデルで、人間が書いたテキストとChatGPTが生成したテキストを区別します。
RoBERTa-baseを基にしたChatGPT生成テキスト検出モデルで、人間が書いたテキストとChatGPTが生成したテキストを区別するために使用されます
Navidrome MCPサーバーはAI音楽アシスタントで、自然言語対話を通じてスマートなプレイリスト作成、音楽発見、ライブラリ管理を実現し、ClaudeやChatGPTなどのAIアシスタントとの統合をサポートします。
Index NetworkのMCPサーバー実装で、ChatGPTとIndex Networkの発見プロトコルを統合し、Reactウィジェットの開発とホットリロード機能を提供します。
MCPサーバープロジェクトで、AIアシスタントがmacOS版ChatGPTデスクトップアプリと対話でき、アプリ間のコマンド送信と応答取得を実現します。
ElectronベースのPerplexity AIデスクトップアプリで、完全なシステム権限と機能を備え、クリップボード操作、ドラッグアンドドロップ機能、音声メディア権限などが含まれます。
ResearchMCPは、Model Context Protocol (MCP)と複数の検索エンジンを組み合わせた研究ツールで、ChatGPT DeepResearchに似た研究機能を提供することを目的としています。
オクタゴンディープリサーチMCPは、AI駆動の深度研究分析サービスを提供し、高度な研究エージェントを統合しています。レート制限がなく、ChatGPTの深度研究よりも高速で、Grok DeepSearchやPerplexityよりも包括的です。さまざまなMCPクライアントをサポートし、あらゆるテーマや業界の包括的な研究に適しています。
Tally Prime MCPサーバーの実装。ClaudeやChatGPTなどの主流のLLMにTally ERPデータを提供するためのもので、MCPプロトコルをサポートします。
このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) に基づく標準入出力サーバーで、プロンプトをOpenAIのChatGPT (GPT - 4o) に転送し、高度な要約、分析、推論機能をサポートし、LangGraphフレームワークのアシスタント統合に適しています。
TypeScriptで開発されたWordPress TracデータのMCPサービスで、Cloudflare Workersにデプロイされ、AIアシスタントにWordPressの開発データへの全面的なアクセス機能を提供し、標準のMCPクライアントとChatGPTの深い研究機能をサポートしています。
OmniLLMはMCPサーバーで、Claudeと他の大規模言語モデル（ChatGPT、Azure OpenAI、Google Geminiなど）の間のブリッジとして機能し、統一されたAIアクセスインターフェイスを提供します。
Claude Desktopから直接ChatGPT APIを呼び出すことができるMCPサーバーで、カスタムパラメータとウェブ検索機能をサポートしています。
ChatGPTベースの軽量なMCPツールで、BANTメカニズム（予算、権限、ニーズ、タイムライン）を通じて潜在顧客を選別し、ユーザーに段階的に情報入力を誘導します。
ChatGPT macOSアプリとやり取りするMCPサービスプロジェクトで、ショートカットコマンドとローカル開発をサポートしています。
MCPプロトコルを通じてChatGPTとやり取りするサーバーで、高度なテキスト分析と推論に使用されます。
Model Context Protocolに基づくDocker管理サーバーで、自然言語インターフェースを通じてコンテナ管理機能を提供します
このプロジェクトは、メモリテキストファイルを管理するMCPサーバーで、ClaudeなどのAIモデルが会話間でコンテキストを維持するのを支援します。メモリの追加、検索、削除、および一覧表示機能を提供し、部分文字列に基づく正確なマッチング操作をサポートします。設計上、簡単なテキストファイルを使用してメモリを保存し、ChatGPTのメモリメカニズムに似ており、プロンプトとトレーニングによってメモリ保存をトリガーします。
このプロジェクトには、Python 3.11ベースの複数のMCPサーバとクライアントの実装が含まれており、Langgraphフレームワークのシンプルなアプリケーション、複数サーバの協調、およびChatGPTクローンプロジェクトの開発が関係しています。
Voice Modeは、AIアシスタントに自然な音声対話機能を提供するツールで、MCPプロトコルを介してClaude、ChatGPTなどのLLMとの音声対話をサポートします。
このプロジェクトは、ChatGPTを使用してLLMの情報検索、API統合（IGNのAPICARTOやGéoPlateformeサービスなど）、コード生成などの能力をテストし、地理コード化、郵便番号照会などの機能を含み、AIを技術評価と開発支援に活用する方法を探索します。
ジョージア工科大学の総合MCPサーバーで、LLMがGTの学術研究エコシステムにアクセスするための全面的なインターフェイスを提供し、授業システム、研究資源、キャンパス施設などの複数のシステム機能を統合し、新たにChatGPT HTTP API統合とOSCARシステムの500エラー修正を行いました。
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