1、优化学术交流: 该项目专注于优化学术文献的阅读、润色和写作过程，提供了实用化的交互接口。
2、模块化和可扩展性: 项目设计模块化，支持自定义快捷按钮和函数插件，便于用户根据自己的需求进行扩展。
3、多语言和多模型支持: 支持多种语言的论文翻译和总结，同时可以并行问询多种大型语言模型，提供了丰富的模型选择。
4、本地模型支持: 支持本地模型如 chatglm3，使得用户在没有网络的情况下也能使用大型语言模型。
5、集成多种模型 API: 项目集成了多种模型 API，包括通用千问、deepseekcoder、讯飞星火、文心一言等，为用户提供了更多的选择和更好的交互体验。
地址：GitHub - binary-husky/gpt_academic: 为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&am
