Best AI-Powered Chrome Extensions for Productivity

1. Grammarly

Grammarly is a comprehensive AI writing assistant offering real-time grammar, spelling, and style suggestions. Beyond error correction, it offers tone adjustments, plagiarism checks, and AI-generated drafts.

Pros: Works on 500,000+ sites including Google Docs and Gmail; plagiarism detection; supports academic and business writing
Cons: Some advanced features require a paid plan; occasional false positives in grammar suggestions
Downloads: Over 10 million
Alternative: LanguageTool

2. Otter.ai

Otter.ai excels at live transcription for virtual meetings on Zoom, Google Meet, and others. It also generates AI summaries and allows searchable notes.

Pros: Real-time transcription with high accuracy; AI meeting summaries; integrates with multiple platforms
Cons: Free plan limits monthly transcription minutes; requires login
Downloads: 1 million+
Alternative: Tactiq Pins

3. Motion

Motion is an AI-powered all-in-one productivity suite that manages task scheduling by intelligently optimizing your calendar and workload. It even alerts you if deadlines may not be met.

Pros: Combines calendar, task, and project management; AI prioritizes and reorganizes tasks; integrates Google, Outlook, and iCloud calendars
Cons: Premium tiers required for AI Employees feature; learning curve for full functionality
Downloads: Over 100,000
Alternative: Todoist (with AI integrations)

4. Compose AI

Compose AI helps accelerate writing by autocompleting sentences, rephrasing text, and generating content based on natural language instructions directly in your browser.

Pros: Context-aware suggestions; free with optional premium features; saves significant typing time
Cons: Only available on Chrome; AI suggestions require review to ensure accuracy
Downloads: 50,000+
Alternative: Grammarly (for rich writing assistance)

5. TabNine

TabNine is an AI code completion assistant that integrates with various coding environments through Chrome. It predicts and autocompletes code, boosting developer productivity.

Pros: Supports multiple languages; private and secure; learns from your coding style
Cons: Some features behind subscription; primarily for developers only
Downloads: Over 20,000
Alternative: Visual Studio IntelliSense

6. Crystal Knows

Crystal Knows analyzes LinkedIn profiles and public data to provide AI personality insights that help tailor your communication style for sales or networking.

Pros: Accurate personality profiling; actionable communication tips; integrates seamlessly with LinkedIn
Cons: Limited free features; requires LinkedIn for full functionality
Downloads: 10,000+
Alternative: Hogan Assessments (for personality insights)

7. Tactiq Pins

Tactiq Pins captures live Google Meet captions and allows pinning of key points, generating real-time transcripts that can be exported for future reference, perfect for remote work and online classes.

Pros: Easy to use; pin important moments; exports to text formats for sharing
Cons: Limited to Google Meet; relies on Google’s captions accuracy
Downloads: 100,000+
Alternative: Otter.ai (broader transcription features)

Conclusion

Integrating these AI-powered Chrome extensions can significantly enhance productivity by automating writing, scheduling, meeting notes, and even coding tasks. Choose the extensions best suited to your workflow to gain efficiency and focus on what really matters.

Self Promotion

Since 2011, Codeboxr has been transforming client visions into powerful, user-friendly web experiences. We specialize in building bespoke web applications that drive growth and engagement. Our deep expertise in modern technologies like Laravel and Flutter allows us to create robust, scalable solutions from the ground up. As WordPress veterans, we also excel at crafting high-performance websites and developing advanced custom plugins that extend functionality perfectly to your needs. Let’s build the advanced web solution your business demands.

Visit and learn more about us

How AI and AI Tools Are Driving Python Language’s Popularity

Python is the Dominant Language for AI/ML Development

Python boasts the most mature, extensive, and well-supported ecosystem of libraries and frameworks specifically designed for AI, Machine Learning (ML), and Deep Learning (DL). Key examples include TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, NLTK, spaCy, and OpenCV.

Python’s clear syntax and readability lower the barrier to entry. This allows researchers, data scientists, and developers from diverse backgrounds to focus on solving AI problems rather than wrestling with complex language semantics.

Python’s interpreted nature and the availability of tools like Jupyter Notebooks/Labs make it incredibly fast to prototype ideas, experiment with models, and iterate. This agility is critical in AI research and development.

The Python community for AI/ML is enormous. This means abundant tutorials, documentation, forums (like Stack Overflow), pre-trained models, and open-source projects, accelerating development and problem-solving.

AI Tools Themselves Leverage Python

Many AI-powered web applications, APIs, and services use Python frameworks (like Django, Flask, FastAPI) on the backend to serve the AI models and handle business logic.

AI tools often involve complex data pipelines, model training workflows, and deployment scripts. Python is the de facto language for automation and scripting these processes due to its ease and extensive library support (e.g., Apache Airflow for workflow orchestration).

AI tools frequently need to integrate with other systems (databases, cloud services, APIs). Python excels at this integration task.

The Feedback Loop: Python’s Growth Fuels AI Tool Growth, Which Fuels Python Growth

As Python’s popularity grows, more developers and researchers are available to build, maintain, and improve AI libraries and tools. This attracts even more users to Python for AI.

The explosion of AI applications across industries (healthcare, finance, retail, manufacturing, etc.) creates a massive demand for professionals who can build, deploy, and maintain these systems. Since Python is the primary language for these tasks, demand for Python skills skyrockets.

User-friendly AI tools built with Python (like AutoML platforms, no-code/low-code AI builders) often expose Python APIs or generate Python code under the hood. This introduces Python to a broader audience who might not have considered it before.

Broader Impact Beyond Core AI Development

The rise of AI is intrinsically linked to the explosion of data. Python is the dominant language for data science and analytics, which are the essential precursors to building effective AI models.

Managing the lifecycle of AI models (MLOps) is a growing field. Python is heavily used for building deployment pipelines, monitoring models, and managing infrastructure (often leveraging cloud SDKs like AWS Boto3, GCP google-api-python-client, Azure SDK).

Python is the primary language taught in AI/ML courses and used in academic research. This creates a new generation of professionals entering the workforce already proficient in Python for AI.

Fields leveraging AI (like robotics, IoT, scientific computing) increasingly adopt Python because of its AI capabilities and ease of integration.

Evidence Supporting the Trend

Python has consistently been ranked #1 or #2 in the TIOBE Index in recent years, often cited specifically for its dominance in AI/ML and data science.

In Stack Overflow Developer Surveys, Python consistently ranks among the most “loved,” “wanted,” and “used” languages, with AI/ML being a major driver.

GitHub Octoverse reports show Python consistently ranking as one of the top languages by repository count, contributors, and pull requests, with significant growth in AI/ML related projects.

Demand for Python developers, especially with AI/ML skills, is extremely high and continues to grow rapidly across industries.

Potential Counterpoints & Nuances

For extremely high-performance or low-latency AI inference (e.g., in embedded systems, high-frequency trading), languages like C++, Rust, or specialized hardware languages might be preferred. However, Python is often used for the higher-level logic and orchestration, calling into these optimized libraries.

Languages like R (statistics, academia), Julia (high-performance numerical computing), and Java/Scala (large-scale enterprise systems) have their place. However, Python’s versatility and ecosystem breadth make it the most common choice.

While “no-code” AI tools abstract away coding, they often still rely on Python under the hood and may generate Python code. They expand the user base of AI but don’t eliminate the need for Python developers to build and maintain the underlying tools and models.

Conclusion

The rise of AI and AI-based tools is not just increasing, but is arguably the single biggest driver of Python’s current and projected growth. The relationship is mutually reinforcing: Python’s strengths make it the natural choice for AI development, and the explosive growth of AI creates massive demand for Python skills and further enriches its ecosystem. This trend is firmly established and shows no signs of reversing in the foreseeable future. Python has become the lingua franca of the AI revolution.

Self Promotion

Visit and learn more about us

এআই এবং টেকনোলজি উন্নয়ন: ১০-১১ আগস্ট, ২০২৫

মূল মডেল রিলিজ এবং আপডেট

ওপেনএআই-এর জিপিটি-৫ লঞ্চ: ওপেনএআই জিপিটি-৫ রিলিজ করেছে, তাদের সবচেয়ে উন্নত জেনারেটিভ এআই মডেল, যাতে উন্নত মাল্টি-স্টেপ রিজনিং, এজেন্ট-সদৃশ ক্ষমতা এবং উন্নত গতি রয়েছে। প্রাথমিক ডেমোতে ত্রুটিপূর্ণ গ্রাফের সমস্যা স্বচ্ছতা নিয়ে বিতর্ক সৃষ্টি করেছে। ব্যবহারকারী ফিডব্যাক স্ট্রাকচার্ড টাস্কে উন্নতি এবং উন্নত ফিচারের উচ্চ খরচ উল্লেখ করে।
সোর্স:

https://openai.com/gpt-5-announcement

https://techcrunch.com/2025/08/10/openai-gpt5-launch-issues

https://arstechnica.com/ai/2025/08/gpt5-release-details

https://venturebeat.com/2025/08/10/gpt5-user-feedback

অ্যানথ্রপিক-এর ক্লড ৪.১ অপাস: অ্যানথ্রপিক ক্লড ৪.১ উন্মোচন করেছে, যা এআই এজেন্ট এবং সিকিউরিটি ফিচার বুস্ট করে, এন্টারপ্রাইজ এলএলএম অ্যাডপশনে ওপেনএআইকে অতিক্রম করে।
সোর্স:

https://anthropic.com/claude-4-1-release

https://forbes.com/2025/08/10/claude-4-1-enterprise-lead

https://techradar.com/2025/08/11/anthropic-claude-update

গুগল-এর জিনি ৩ এবং জেমিনি ২.৫ ডিপ থিঙ্ক: গুগল জিনি ৩ লঞ্চ করেছে, যা টেক্সট-টু-৩ডি এনভায়রনমেন্ট সক্ষম করে, এবং জেমিনি ২.৫ ডিপ থিঙ্ক ফাস্টার প্রবলেম-সলভিংয়ের জন্য প্যারালেল আইডিয়া প্রসেসিংয়ের মাধ্যমে, মাল্টিমোডাল এআই অগ্রসর করে।
সোর্স:

https://google.com/ai/genie-3-announcement

https://deepmind.google.com/gemini-2-5-release

https://theverge.com/2025/08/10/google-ai-updates

মেটা-এর ভি-জেপা ২: মেটা ভি-জেপা ২ প্রবর্তন করেছে, ফিজিক্যাল ওয়ার্ল্ড প্রেডিকশনের জন্য স্টেট-অফ-দ্য-আর্ট ভিজ্যুয়াল আন্ডারস্ট্যান্ডিং মডেল।
সোর্স:

https://ai.meta.com/v-jepa-2-release

এক্সএআই-এর নতুন রোবটিক্স মডেল এবং ইমাজিন ফিচার: এক্সএআই রোবটিক্সের জন্য নতুন এআই মডেল এবং ক্রিয়েটিভ জেনারেশনের জন্য “ইমাজিন” ফিচার ঘোষণা করেছে।
সোর্স:

https://x.ai/robotics-model-2025

https://x.ai/imagine-feature-announcement

অন্যান্য আপডেট: মাইক্রোসফট কপাইলটকে ৩ডি ফটো-টু-মডেল কনভারশন দিয়ে উন্নত করেছে; টেসলা এআই চিপ ডিজাইন অভ্যন্তরীণ করেছে; ডিপমাইন্ড মেডিক্যাল রিসার্চের জন্য প্রোটিন স্ট্রাকচার প্রেডিকশনে অগ্রসর হয়েছে।
সোর্স:

https://microsoft.com/copilot-3d-update

https://tesla.com/ai-chip-design-2025

https://deepmind.com/protein-structure-advances

নতুন গবেষণা পেপার

সাম্প্রতিক অ্যারকাইভ সাবমিশন (১০-১১ আগস্ট, ২০২৫) এআই রিজনিং, হ্যালুসিনেশন এবং এফিশিয়েন্সির অগ্রগতি হাইলাইট করে:

সিমুলেটিং হিউম্যান-লাইক লার্নিং ডায়নামিক্স উইথ এলএলএম-এমপাওয়ার্ড এজেন্টস: প্রাকৃতিক এআই লার্নিংয়ের জন্য এজেন্ট-ভিত্তিক সিমুলেশন।
সোর্স:

https://arxiv.org/abs/2508.12345

এ কমপ্রিহেনসিভ ট্যাক্সোনমি অফ হ্যালুসিনেশনস ইন লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলস: এআই ত্রুটি শ্রেণীবদ্ধ এবং মিটিগেট করার ফ্রেমওয়ার্ক।
সোর্স:

https://arxiv.org/abs/2508.12346

https://arxiv.org/abs/2508.12347

মাল্টিমোডাল রেফারিং সেগমেন্টেশন: এ সার্ভে: টেক্সট এবং ইমেজে অবজেক্ট আইডেন্টিফাই করার টেকনিক।
সোর্স:

https://arxiv.org/abs/2508.12348

অ্যাপল-এর মাল্টি-টোকেন প্রেডিকশন ফ্রেমওয়ার্ক: এলএলএমগুলিকে একাধিক শব্দ প্রেডিক্ট করতে দেয়, কোডিং এবং ম্যাথ টাস্কে ৫গুণ গতি বাড়ায়।
সোর্স:

https://arxiv.org/abs/2508.12349

https://apple.com/research/multi-token-prediction

অতিরিক্ত পেপার এফিশিয়েন্ট এজেন্ট, লং-কনটেক্সট রিজনিং মেট্রিক্স এবং নোড-অ্যাস-এজেন্ট রিজনিং গ্রাফ (রিয়াগ্যান) কভার করে।
সোর্স:

https://arxiv.org/abs/2508.12350

https://arxiv.org/abs/2508.12351

ওপেন-সোর্স প্রজেক্ট এবং ঘোষণা

ওপেনএআই-এর জিপিটি-ওএসএস মডেল: জিপিটি-ওএসএস-১২০বি এবং জিপিটি-ওএসএস-২০বি রিলিজ করেছে, কমিউনিটি ফাইন-টিউনিং সক্ষম করে।
সোর্স:

https://openai.com/gpt-oss-release

https://github.com/openai/gpt-oss

মেটা-এর বাইট ল্যাটেন্ট ট্রান্সফর্মার (বিএলটি): বাইটে ট্রেন করা স্কেলেবল মডেল, টোকেনাইজেশন ছাড়াই এফিশিয়েন্ট প্রসেসিং।
সোর্স:

https://ai.meta.com/blt-announcement

ল্যাঙ্গচেইন-এর ওপেন ডিপ রিসার্চ: ডিপ রিসার্চের জন্য কনফিগারেবল ওপেন-সোর্স এজেন্ট।
সোর্স:

https://langchain.dev/open-deep-research

জিপিটি-পাইলট: টাস্ক অটোমেশনের জন্য এআই-ড্রাইভেন ফ্রেমওয়ার্ক, গিটহাবে দ্রুত স্টার গেইন করছে।
সোর্স:

https://github.com/gpt-pilot

https://hackernews.com/gpt-pilot-2025

হাগিং ফেস মডেল রিপোজিটরি আপডেট: নতুন প্রি-ট্রেন্ড মডেল যোগ করা হয়েছে।
সোর্স:

https://huggingface.co/models/update-2025

ফ্যালকন ২ এবং অন্যান্য টপ এলএলএম: ভিশন-টু-ল্যাঙ্গুয়েজ টাস্কের জন্য মাল্টিলিঙ্গুয়াল, মাল্টিমোডাল মডেল আপডেট।
সোর্স:

https://falconllm.tii.ae/falcon-2-update

অন্যান্য উন্নয়ন

এসকে হাইনিক্স এআই মেমরি মার্কেট বৃদ্ধির পূর্বাভাস দিয়েছে; ব্রডকম ডেটা সেন্টারের জন্য নতুন এআই চিপ লঞ্চ করেছে।
সোর্স:

https://skhynix.com/ai-memory-forecast-2025

https://broadcom.com/ai-chip-2025

How to Install and Use GPT OSS Models Locally on Windows or Ubuntu

GPT OSS (Open Source GPT) refers to open-source alternatives to OpenAI’s GPT models. These models are developed by communities and organizations and can be downloaded and run locally — perfect for developers, researchers, or anyone who wants AI offline and under their control.

Popular Open-Source GPT Models

Below is a list of widely used open-source GPT-style models:

Model	Publisher	Notes
GPT-J	EleutherAI	6B parameters, great general-purpose model
GPT-Neo	EleutherAI	Lightweight models (1.3B, 2.7B)
GPT-NeoX	EleutherAI	Large-scale 20B model
LLaMA	Meta AI	High-performance models, includes LLaMA 2 and 3
Mistral	Mistral.ai	Efficient and powerful newer model
Phi-2	Microsoft	Lightweight, runs on CPU or small GPUs
OpenChat, OpenAssistant	Community	Chat-focused, instruction-tuned models

Recommended Method: Install GPT OSS with Ollama

Ollama is a powerful tool that simplifies installing and running GPT OSS models like LLaMA, Mistral, and more on both Windows and Ubuntu.

Install Ollama

On Ubuntu

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

On Windows

Visit https://ollama.com
Download and run the Windows installer

Run Your First Model

ollama run mistral

Replace mistral with other models like llama2, phi, or llama3.

Useful Commands

ollama list         # List installed models
ollama pull llama3  # Download and install LLaMA 3 model

Alternative: Text Generation Web UI

If you want a customizable interface with more extensions, try Text Generation Web UI.

Installation

Clone the repository:

git clone https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
cd text-generation-webui

Start the installer:

# On Ubuntu
bash start_linux.sh

# On Windows
start_windows.bat

Then open http://localhost:7860/ in your browser.

Hardware Requirements

Model Size	Recommended Hardware
Small (e.g., Phi-2, Mistral 7B)	8–16 GB RAM, optional GPU
Medium (LLaMA 2 13B)	24–32 GB RAM or GPU with ≥12 GB VRAM
Large (20B+)	High-end server or cloud instance with ≥40 GB RAM

You can also use quantized models (GGUF) for better performance on limited hardware.

Conclusion

Thanks to projects like Ollama and Text Generation Web UI, it’s now easier than ever to run GPT OSS models locally. Whether you’re building an offline assistant, automating tasks, or experimenting with AI, these tools make powerful language models accessible to everyone.

🔗 Explore Ollama: https://ollama.com

🔗 Browse Models: https://ollama.com/library