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我一直在思考递归自我改进，特别是它近期变得重要的可能性。近期，指的是对于当前的大型语言模型（LLMs）而言，它们可能会放弃、删除测试集，或者因此脱离现实。将这种情况发生的概率称为 P。你可以通过观察研究任务以及它们需要多少人类协助才能保持在正轨上来估计 P。 “哥德尔机”（证明下一步会更好）试图将数学作为一种预言。这依赖于数学基础的真实性。我设想的其他可能提供帮助的预言包括来自未来的预言，它们可以判断某个改变是否会导致系统脱离现实，这是一种对可能导致脱离现实的改变的“通行/停止”信号。 是否存在其他类别的预言？ 由于经典计算机的偏见，我可能没有考虑到一些复杂的量子计算。

我厌倦了处理邮件，尤其是来自亲友的恶意邮件。因此，我开始尝试构建一个解决方案，因为我找不到现成的消费级产品能做到这一点。我首先围绕一个AI信任层来构建这个解决方案，以帮助我的父母识别垃圾邮件和恶意邮件，然后根据关系和上下文重新组织邮件。我即将进行CASA Tier 2评估，以完成Google OAuth流程，并希望听取大家对这个问题的看法、我的方法以及对安全模型的担忧。我对安全略有涉猎，真心希望这个项目能发展成一个供公众使用、并能随着时间教会大家识别风险的产品。因此，如果能找到一位网络安全专家来帮助我进一步发展这个项目，那就太棒了！

我一直在构建 StartupWiki，这是一个免费的初创公司数据库，旨在让发现和研究公司变得更容易。 最初的动机是厌倦了早期初创公司信息查找的困难。大多数数据库需要注册账户或订阅，或者感觉过于杂乱。我想要一个像维基百科一样的网站，无需账户，无需订阅，没有奇怪的指标，直接进入，信息就在页面上。 该项目仍处于早期阶段，但目前包括： * 初创公司档案 * 搜索和过滤 * 公司分类 * 公共 API（进行中） 我特别想听取关于以下方面的反馈： * 您在研究初创公司时寻找哪些信息 * 现有初创公司数据库缺失的功能 * API 用例 我非常期待您的反馈。

构建此产品旨在解决两种场景： 1. **中小型工程团队**：希望将数据管道基础设施和可观测性的搭建工作外包，从而专注于构建解决方案。您用 Go 编写管道逻辑，平台负责运行。 2. **成本敏感型团队**：希望通过在自己的机器上自托管来保持对成本的控制。无需托管云服务，成本不随数据量增长而增加，您可以自行决定何时以及如何扩展。 非常欢迎遇到过以上任一情况的用户的反馈。

通过 API 对 PromQL 进行静态检查，无需安装任何软件。 查询不会被存储，仅进行静态分析以检测明显的错误和类型安全问题。 ```bash curl -s https://pedantic.run/api/analyze \ -H 'content-type: application/json' \ -d '{"query":"topk(5, rate(container_memory_usage_bytes{pod=~".*"}[10m]))"}' ```