AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序，允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型（LLM）计算并显示结果。该应用程序使用Python开发，利用Tkinter库创建图形用户界面，使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会（WWDC）上展示的'Math Notes'。
需求人群：
"AI Math Notes 适合需要进行数学学习和教学的用户，特别是那些寻求创新和互动方式来理解和解决数学问题的人。它通过直观的绘图和即时反馈，帮助用户更好地掌握数学概念。"
使用场景示例：
学生使用AI Math Notes 在家中自学数学。
教师在课堂上使用该应用进行数学教学演示。
开发者利用该应用作为开发数学相关软件的参考。
产品特色：
用户可以在黑色背景的画布上使用鼠标绘制数学方程。
应用程序使用多模态LLM计算并显示方程结果。
提供清空画布、撤销操作、计算结果的功能。
支持用户通过按下Enter键或点击按钮来计算绘制的方程。
未来计划实现自动识别等号，提高使用便捷性和准确性。
欢迎任何形式的贡献，共同改进应用程序。
使用教程：
1. 安装所需的Python库：通过命令行运行 'pip install -r requirements.txt'。
2. 设置OpenAI API作为环境变量。
3. 运行应用程序：在命令行中输入 'python main.py' 启动应用。
4. 在画布上使用鼠标绘制数学方程。
5. 点击'Clear'按钮清空画布，或使用'Undo'按钮（快捷键Ctrl/Cmd Z）撤销上一步操作。
6. 点击'Calculate'按钮（或按Enter键）计算所绘制的方程，并在等号旁边显示结果。
7. 查看结果，并根据需要进行进一步的绘制或计算。
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数学文本智能标记数据集
AutoMathText是一个广泛且精心策划的数据集,包含约200GB的数学文本。数据集中的每条内容都被最先进的开源语言模型Qwen进行自主选择和评分,确保高标准的相关性和质量。该数据集特别适合促进数学和人工智能交叉领域的高级研究,作为学习和教授复杂数学概念的教育工具,以及为开发和训练专门处理和理解数学内容的AI模型提供基础。
开源代码语言模型，支持多编程语言。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts代码语言模型，性能可与GPT4-Turbo相媲美，在代码特定任务上表现突出。它通过额外的6万亿个token进一步预训练，增强了编码和数学推理能力，同时保持了在一般语言任务上的相似性能。与DeepSeek-Coder-33B相比，在代码相关任务、推理和一般能力方面都有显著进步。此外，它支持的编程语言从86种扩展到338种，上下文长度从16K扩展到128K。
开源代码语言模型，提升编程智能。
DeepSeek-Coder-V2是一个开源的Mixture-of-Experts (MoE) 代码语言模型，性能与GPT4-Turbo相当，在代码特定任务上表现卓越。它在DeepSeek-Coder-V2-Base的基础上，通过6万亿token的高质量多源语料库进一步预训练，显著增强了编码和数学推理能力，同时保持了在通用语言任务上的性能。支持的编程语言从86种扩展到338种，上下文长度从16K扩展到128K。
新一代开源预训练模型，支持多轮对话和多语言。
GLM-4-9B-Chat-1M 是智谱 AI 推出的新一代预训练模型，属于 GLM-4 系列的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中展现出较高的性能。该模型不仅支持多轮对话，还具备网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言，并特别推出了支持1M上下文长度的模型版本，适合需要处理大量数据和多语言环境的开发者和研究人员使用。
新一代开源预训练模型，支持多语言和高级功能
GLM-4-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型，属于GLM-4系列中的开源版本。它在语义、数学、推理、代码和知识等多方面的数据集测评中表现优异，具备多轮对话、网页浏览、代码执行、自定义工具调用和长文本推理等高级功能。此外，还支持包括日语、韩语、德语在内的26种语言，并有支持1M上下文长度的模型版本。
双语开源数学推理大型语言模型。
InternLM-Math-Plus 是一个最新的双语（英文和中文）开源大型语言模型（LLM），专注于数学推理，具有解决、证明、验证和增强数学问题的能力。它在非正式数学推理（如思维链和代码解释）和正式数学推理（如LEAN 4翻译和证明）方面都有显著的性能提升。
一个完全开源的大型语言模型，提供先进的自然语言处理能力。
MAP-NEO是一个完全开源的大型语言模型，它包括预训练数据、数据处理管道（Matrix）、预训练脚本和对齐代码。该模型从零开始训练，使用了4.5T的英文和中文token，展现出与LLaMA2 7B相当的性能。MAP-NEO在推理、数学和编码等具有挑战性的任务中表现出色，超越了同等规模的模型。为了研究目的，我们致力于实现LLM训练过程的完全透明度，因此我们全面发布了MAP-NEO，包括最终和中间检查点、自训练的分词器、预训练语料库以及高效稳定的优化预训练代码库。
快速训练和微调大型语言模型
Unsloth 是一个旨在提高大型语言模型（LLMs）训练和微调速度的平台。它通过手动推导所有计算密集型数学步骤并手写GPU内核，实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。Unsloth 支持多种GPU，包括NVIDIA、AMD和Intel，并提供开源版本供用户在Google Colab或Kaggle Notebooks上免费试用。它还提供了不同级别的定价方案，包括免费版、Pro版和企业版，以满足不同用户的需求。
基于7B参数的强大对话智能语言模型
360Zhinao是由奇虎360开源的一系列7B规模的智能语言模型,包括基础模型和三个不同长度上下文的对话模型。这些模型经过大规模中英文语料预训练,在自然语言理解、知识、数学、代码生成等多种任务上表现出色,并具有强大的长文本对话能力。模型可用于各种对话式应用的开发和部署。
一个新的高效开源大型语言模型标准
DBRX是一个由Databricks的Mosaic研究团队构建的通用大型语言模型(LLM),在标准基准测试中表现优于所有现有开源模型。它采用Mixture-of-Experts (MoE)架构,使用362亿个参数,拥有出色的语言理解、编程、数学和逻辑推理能力。DBRX旨在推动高质量开源LLM的发展,并且便于企业根据自身数据对模型进行定制。Databricks为企业用户提供了交互式使用DBRX、利用其长上下文能力构建检索增强系统,并基于自身数据构建定制DBRX模型的能力。
下一代开源和双语大型语言模型
Yi-9B是01.AI研发的下一代开源双语大型语言模型系列之一。训练数据量达3T,展现出强大的语言理解、常识推理、阅读理解等能力。在代码、数学、常识推理和阅读理解等方面表现卓越,是同尺寸开源模型中的佼佼者。适用于个人、学术和商业用途。
数学推理LLM
MathCoder是一款基于开源语言模型的数学推理工具，通过fine-tune模型和生成高质量的数据集，实现了自然语言、代码和执行结果的交替，提高了数学推理能力。MathCoder模型在MATH和GSM8K数据集上取得了最新的最高分数，远远超过其他开源替代品。MathCoder模型不仅在GSM8K和MATH上超过了ChatGPT-3.5和PaLM-2，还在竞赛级别的MATH数据集上超过了GPT-4。
AI驱动的数学问题解决器
AI Math GPT Solver是一个由GPT-4o提供动力的在线数学问题解决平台，它覆盖了代数、微积分和几何等数学领域，集成了微软数学求解器等领先技术，提供快速、准确的解决方案。该平台通过网页和移动应用程序提供免费、用户友好的服务，允许用户随时随地解决问题。
数学作为黑箱的深度学习模型
MathBlackBox是一个深度学习模型，旨在探索数学问题解决的黑箱方法。它使用VLLM或其他OpenAI兼容的方法，通过Huggingface工具包和OpenAI进行推理，支持在Slurm环境下运行，并能够处理多种数据集。该项目目前处于早期阶段，需要充分测试后才能部署到实际产品中。
NVIDIA的高级语言模型，优化于英文对话场景。
Nemotron-4-340B-Instruct是由NVIDIA开发的大型语言模型(LLM)，专为英文单轮和多轮对话场景优化。该模型支持4096个token的上下文长度，经过监督式微调(SFT)、直接偏好优化(DPO)和奖励感知偏好优化(RPO)等额外的对齐步骤。模型在约20K人工标注数据的基础上，通过合成数据生成管道合成了超过98%的用于监督微调和偏好微调的数据。这使得模型在人类对话偏好、数学推理、编码和指令遵循方面表现良好，并且能够为多种用例生成高质量的合成数据。
新一代多语言预训练模型，性能卓越。
Qwen2是一系列经过预训练和指令调整的模型，支持多达27种语言，包括英语和中文。这些模型在多个基准测试中表现出色，特别是在编码和数学方面有显著提升。Qwen2模型的上下文长度支持高达128K个token，适用于处理长文本任务。此外，Qwen2-72B-Instruct模型在安全性方面与GPT-4相当，显著优于Mistral-8x22B模型。
开源多语言多模态对话模型
GLM-4系列是智谱AI推出的新一代预训练模型，包括GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M和GLM-4V-9B。这些模型在语义理解、数学推理、代码执行等方面表现出色，支持多达26种语言，并具备网页浏览、代码执行等高级功能。GLM-4V-9B模型还具备高分辨率的视觉理解能力，适合多模态应用场景。
大型语言模型排行榜，实时评估模型性能。
OpenCompass 2.0是一个专注于大型语言模型性能评估的平台。它使用多个闭源数据集进行多维度评估，为模型提供整体平均分和专业技能分数。该平台通过实时更新排行榜，帮助开发者和研究人员了解不同模型在语言、知识、推理、数学和编程等方面的性能表现。
领先的AI评测基准，衡量和比较AI模型性能。
SuperCLUE是一个用于评估和比较大型语言模型性能的在线平台。它提供了多种任务和排行榜，旨在为AI研究者和开发者提供一个标准化的测试环境。SuperCLUE支持各种AI应用场景，包括数学推理、代码生成、超长文本处理等，能够帮助用户准确评估模型在不同任务上的表现和能力。
SnapXam是一个数学虚拟助手，可帮助您更快、更轻松地学习数学。具有步骤的数学求解器。
SnapXam是一个使用人工智能技术的数学学习工具，可以帮助用户理解和解决从算术到微积分的数学问题。它节省了理解数学概念和查找解释视频的时间。用户可以以更好的方式解决问题，并节省大量时间。
Question AI Homework Helper是一个免费的AI作业助手，可以帮助你解答问题。
Question AI Homework Helper是一个免费的AI作业助手，旨在帮助学生解答各种问题。它使用人工智能技术，能够快速准确地回答各种学科的问题。无论是数学、科学、历史还是其他学科，Question AI Homework Helper都能够提供详细且易于理解的答案。它的主要优点是快速、准确和免费。不需要注册或登录，只需输入问题即可获取答案。
提升大型语言模型解决数学问题的能力
ChatGLM-Math 是一个基于自我批评流程定制的数学问题解决模型，旨在提高大型语言模型（LLMs）在数学问题解决方面的能力。该模型通过训练一个通用的Math-Critique模型来提供反馈信号，并采用拒绝采样微调和直接偏好优化来增强LLM的数学问题解决能力。它在学术数据集和新创建的挑战性数据集MathUserEval上进行了实验，显示出在保持语言能力的同时，显著提升了数学问题解决能力。
将手写的数学文本转换为LaTeX的API。
MathHandwriting是一个将手写的数学文本转换为LaTeX的API。它提供了一种简单、高效的方式，将手写的数学方程转换为数字格式，方便学生和教师在数字环境中处理和共享数学内容。MathHandwriting通过使用AI技术，实现了将手写的数学方程转换为LaTeX格式的功能，从而提高了数学学习的效率。
Nara AI | 通过拍照解答数学和物理题
Nara AI是一款通过拍照解答数学和物理题的智能应用。它能快速准确地解答各种难题，提供易于理解的解题步骤和解析。Nara AI已经在印度尼西亚被数百名学生使用，受到广泛好评。价格信息请访问官方网站。
星辰语义大模型，智能对话助手
TeleChat是由中电信人工智能科技有限公司研发的星辰语义大模型，具备强大的对话生成能力，支持多轮对话，适用于多种场景的智能问答和内容生成。模型经过大量高质量中英文语料训练，具备优秀的通用问答、知识类、代码类、数学类问答能力。
万亿参数MoE文本大模型
abab 6.5系列包含两个模型：abab 6.5和abab 6.5s，均支持200k tokens的上下文长度。abab 6.5包含万亿参数，而abab 6.5s则更高效，能在1秒内处理近3万字的文本。它们在知识、推理、数学、编程、指令遵从等核心能力测试中表现出色，接近行业领先水平。
强大的数学和编程模型，具备高度连贯性和多轮对话能力。
Mistral-22b-v.02 是一个强大的模型，展现出出色的数学才能和编程能力。相较于V1，V2模型在连贯性和多轮对话能力方面有显著提升。该模型经过重新调整取消了审查，能够回答任何问题。训练数据主要包括多轮对话，特别强调编程内容。此外，模型具备智能体能力，可执行真实世界任务。训练采用了32k的上下文长度。在使用时需遵循GUANACO提示格式。
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