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我在 HyperCard 中训练了一个 Transformer。1216 个参数。1989 年的 Macintosh。是的，这花了一段时间。 MacMind 是一个完整的 Transformer 神经网络，包括嵌入、位置编码、自注意力机制、反向传播和梯度下降，完全用 HyperTalk 实现，这是苹果公司 1987 年随 HyperCard 发布的脚本语言。代码的每一行都可以在 HyperCard 的脚本编辑器中阅读。按住 Option 键点击任何按钮，就可以阅读实际的数学公式。 任务：学习位反转置换，这是快速傅里叶变换的起始步骤。该模型没有任何公式可循。它完全通过注意力机制和反复试验来发现位置模式。在第 193 步的训练中，它在连续的步骤中在 50%、75% 和 100% 的准确率之间振荡，最终像滚入碗里的球一样收敛。 整个“智能”由 1216 个数字组成，存储在 HyperCard 堆栈的隐藏字段中。保存文件，退出，重新打开：训练好的模型仍然存在，仍然正确。它可以在从 System 7 到 Mac OS 9 的任何系统上运行。 作为一个曾经的物理系学生，而 FFT 是我的老朋友，它位于信号处理、量子力学和波分析的核心。我构建这个是因为我们正处在一个人工智能影响我们所有人的时刻，但我们大多数人并不理解它实际上做了什么。反向传播和注意力机制是数学，而不是魔法。而数学并不关心它是在 TPU 集群上运行，还是在 1989 年的 68030 处理器上运行。 该代码库包含一个预先训练好的堆栈（第 1000 步），一个你可以自己训练的空白堆栈，以及一个用于验证数学的 Python/NumPy 参考实现。

我过去大约 6 个月做了一个实验。我挑战自己，要在 25 周内构建并发布 25 个项目。 我刚刚发布了我的第 25 个项目，这是一个简单的网站，旨在鼓励其他人也进行为期 25 周的挑战。 我雄心勃勃，目标是： * 让我的邮件订阅用户达到 1 万人 * 所有 25 个项目的独立页面浏览量达到 1000 万次 * 在挑战结束后，每月至少赚 2000 美元 结果如何呢？ * 大约 55 万独立页面浏览量 * 邮件订阅用户大约 1 万人 * 我总共只赚了大约 1100 美元（哎呀） * 我的大型项目 channelsurfer.tv 获得了大量媒体报道 * 我想我稍微出名了一点，成了一个喜欢创作奇怪东西的人 总的来说，这非常辛苦，但也很有趣。我已经是一名高级工程师了，但我在过去的 6 个月里学到的东西，可能比我在过去 3 年的工作中学到的还要多。

为 AI 智能体打造的多层精确匹配缓存，支持 Valkey 或 Redis。通过单一连接缓存 LLM 响应、工具结果和会话状态。提供 LangChain、LangGraph 和 Vercel AI SDK 的框架适配器。内置 OpenTelemetry 和 Prometheus。无需额外模块 - 适用于原生的 Valkey 7+ 和 Redis 6.2+。<p>昨天发布了 v0.1.0 版本，今天发布了支持集群模式的 v0.2.0 版本。即将推出流式传输支持。<p>现有的方案要么限制你只能使用单层缓存（LangChain = 仅 LLM，LangGraph = 仅状态），要么只能使用单一框架。而这个方案解决了这两个问题。<p>npm: <a href="https:&#x2F;&#x2F;www.npmjs.com&#x2F;package&#x2F;@betterdb&#x2F;agent-cache" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;www.npmjs.com&#x2F;package&#x2F;@betterdb&#x2F;agent-cache</a> 文档: <a href="https:&#x2F;&#x2F;docs.betterdb.com&#x2F;packages&#x2F;agent-cache.html" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;docs.betterdb.com&#x2F;packages&#x2F;agent-cache.html</a> 示例: <a href="https:&#x2F;&#x2F;valkeyforai.com&#x2F;cookbooks&#x2F;betterdb&#x2F;" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;valkeyforai.com&#x2F;cookbooks&#x2F;betterdb&#x2F;</a> GitHub: <a href="https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;BetterDB-inc&#x2F;monitor&#x2F;tree&#x2F;master&#x2F;packages&#x2F;agent-cache" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;BetterDB-inc&#x2F;monitor&#x2F;tree&#x2F;master&#x2F;packages...</a><p>欢迎提问。