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当你沉浸在一本厚重的书中时，是否曾希望可以直接向作者提问？ 如果每位作者都有一个官方的 AI 版本，由他们授权和批准，并基于他们的书籍、演讲和访谈进行训练，收入会回馈给作者，而你可以在阅读时支付 15 美元/本书，通过语音或视频通话与 AI 交流，你会尝试吗？ 我正在考虑构建这个产品，想听听你的意见。只是想了解一下这是否会引起人们的兴趣，比如你是否愿意付费购买，或者至少免费试用，还是你会直接将书的内容粘贴到 ChatGPT 中免费使用？

大家好！ 随着人工智能生成内容（也称为“垃圾内容”）的增加，我开发了一个 Chrome 扩展程序，帮助人们在线识别它。 它有点像一个评分系统，用于衡量一个网页的“垃圾”程度，你可以看到其他人的评分，来判断内容是否是人工智能生成的。 快去 Chrome 网上应用店看看吧，并告诉我你的想法！

阅读一篇论文意味着打开一个PDF文件，然后单独查找代码、引用、是否可复现以及涉及哪些基因/药物。我花了几个月的时间来解决这个问题。 分为两部分： 1. **地图：** 我嵌入了850万篇论文（arXiv、PubMed Central、bioRxiv、medRxiv），运行UMAP将它们布局在2D空间中，并使用WebGL散点图进行渲染。每个点代表一篇论文——点击它可以获得LLM的摘要、主要发现、引用、同行评审（如果存在）以及相关工作。放大后，聚类会按主题进行标记。 2. **丰富的论文页面 + MCP服务器：** 每篇论文都经过重建，并链接了基因/蛋白质/疾病/药物（通过PubTator标准化为真实ID，而非正则表达式）、临床试验、3D结构、代码和引用图。所有这些也通过MCP服务器暴露出来，因此你可以将Claude或代理指向850万篇论文，而不是粘贴PDF。 技术栈：Next.js、Postgres (Neon)、Cloudflare R2用于内容存储，embeddings + UMAP/HDBSCAN用于地图，以及WebGL渲染器。最困难的部分是数据摄取管道——将45+个异构数据源标准化为单一模式——以及保持实体链接的准确性，因为论文使用的是名称而非访问ID（因此，经过策划的链接表+PubTator每次都优于正则表达式）。 免费访问，无需注册即可探索。我非常希望收到关于地图用户体验以及摘要/实体链接在你熟悉的论文上是否准确的反馈。 已知限制：Google索引仍然很慢，因此标题搜索效果还不佳；一些较旧的arXiv图缺失；同行评审覆盖不全。

我一直在开发一个用于签名和验证数字内容的 Python SDK。与传统的数字签名不同，它围绕一种可撤销的签名模型构建，该模型使用基于租约的签名授权，而不是传统的公钥/私钥分发。我很想听听关于 API 的反馈，以及这种方法是否看起来有用。谢谢。

我制作了一个日期时间计算器工具，包含六种不同的功能，并赋予了它一种复古的终端风格外观。它有一些独特的特色，是我在其他类似网站上从未见过的。它非常努力地支持各种各样的输入，例如仅输入日期或仅输入时间；输入三到四位的时区缩写，如 EDT 或 CEST，而不是必须记住像 America/New_York 这样的完整时区名称（它也能处理）。另一个独特的功能是能够对两个时长进行加减。例如，将 3 天 5 小时 14 分钟加到 2 天 23 小时 51 分钟上。另一个不错的功能是能够将一种时长的组合转换为另一种：将 386 小时 24 分钟 36 秒转换为天、小时、分钟、秒。 每个功能都有一个示例按钮，方便您了解其工作原理。 如果您觉得这个工具很有用，页面底部还有一个指向其命令行版本（CLI）的 GitHub 链接。 https://datetimemate.com/