最新

大家好！我很高兴向大家介绍一个我创建的网站，它旨在成为学习100多种不同社会理论最简单、最快捷的方式（例如，每种理论具体阐述了社会如何运作以及应该如何运作，并配有文字解释和可视化图表）。该网站包含但不限于以下内容： 亚当·斯密：https://society.clearerthinking.org/#adam_smith 保罗·格雷厄姆：https://society.clearerthinking.org/#paul_graham 泰勒·考恩：https://society.clearerthinking.org/#tyler_cowen 彼得·蒂尔：https://society.clearerthinking.org/#peter_thiel 如果您发现任何错误，请告知我。 谢谢！ ——Spencer

Modelfac 是一款用于营销和销售优化的预测性人工智能。更优的决策。更高的成效。 链接：https://modelfac1.weebly.com/ 欢迎试用，并提出任何建议或反馈。 为什么选择 Modelfac？ 免费：无许可费或订阅费 独立应用程序：无需依赖云基础设施即可在本地安装和运行 端到端工作流程：在一个应用程序内完成从原始数据到可部署模型以及模型文档的所有工作 倾向性建模和驱动因素分析：构建预测模型并识别客户行为背后的关键驱动因素。 自动模型文档：一键生成基于模板的全面模型文档。 A/B 测试和目标列表生成：准备好用于营销和销售活动的营销活动治疗组和对照组，并导出目标列表。

还可以看看： git clone https://git.swerdlow.dev/spiral git clone https://git.swerdlow.dev/bad-apple

大约一个月前，我以 CC0 许可发布了一个我花了两年时间开发的流水线实现。这个流水线是 Claude 用来寻找雅可比猜想反例的。代码库历史记录、公开版本、与原论文作者之一的讨论以及两年的开发日志都记录了该流水线的起源和发展。 证明 - https://github.com/JGPTech/Fun/tree/main/Jacobian 历史记录： 我大约在一个月多一点之前首次以 CC0 许可发布了它。您可以在这里找到链接： https://github.com/JGPTech/Fun/commits/main/current_paper_locality_boundary_package 这是我用这个流水线建模的论文： https://www.nature.com/articles/s41467-026-73900-9 这是我公开分享给论文作者之一的地方，您可以看到他表示赞同： https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7470810642321571840?commentUrn=urn%3Ali%3Acomment%3A%28activity%3A7470810642321571840%2C7471734053742895105%29&dashCommentUrn=urn%3Ali%3Afsd_comment%3A%287471734053742895105%2Curn%3Ali%3Aactivity%3A7470810642321571840%29 Claude 用它来解决如此重大的问题，而且围绕这个反例的数学界现在正在思考我花了数年时间开发出的结构，这真是太酷了！真是令人激动。