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嗨 HN， 我刚刚发布了 go-bt 的 v0.1.0 版本，很希望得到这里 Go 语言老手们的反馈。<p> 先谢过大家了！

我们有一个包含 3,095 个标准化 AI 回复的数据集，这些回复涵盖了 43 个提示。从每个回复中，我们提取一个 32 维的文体指纹（词汇丰富度、句子结构、标点习惯、格式模式、语篇标记）。 一些发现： * 9 个克隆集群（在 z-score 标准化特征向量上的余弦相似度 &gt;90%） * Mistral Large 2 和 Large 3 在一个结合了 5 个独立信号的综合指标上得分 84.8% * Gemini 2.5 Flash Lite 的写作风格与 Claude 3 Opus 相似度达到 78%。成本降低 185 倍 * Meta 拥有最强的提供商“风格”（37.5 倍的独特性比率） * “讽刺性假新闻”是导致所有模型写作风格最趋同的提示 * “统计字母数”导致了最大的差异 综合克隆分数结合了：提示控制的直接对比相似度、跨挑战的每个特征的皮尔逊相关系数、回复长度相关性、跨提示一致性以及总体余弦相似度。 技术：Node.js 中的文体提取，z-score 标准化，余弦相似度用于总体分析，皮尔逊相关系数用于跟踪每个特征。分析脚本大约 1400 行。

当然，人死后一切都无所谓了，但说实话，我一直在思考我去世后，我的妻子需要处理的数字遗产问题。我在网上的所有账户、Google Drive 里的旧照片、各种文档等等。<p>我有一个密码管理器，所以把这个交给我的妻子，她就能轻松访问我的各种账户。但除此之外，我还能做些什么来帮助她 / 简化整个流程呢？

我将 ChatGPT API（模型 gpt-4o）连接到一个运行在 Commander X16 模拟器上的 8 位清版射击游戏，即 PvP-AI。<p>模型接收的不是像素或音频，而是基于游戏现有的触控和 EMF 式输入，我称之为“智能感知”的结构化文本摘要。<p>大型语言模型在回合之间维护笔记，制定跨游戏的策略，甚至发现了内置 AI 行为中的一个漏洞。<p>详细介绍、技术细节和三个连续的游戏录像：<a href="https:&#x2F;&#x2F;pvp-ai.russell-harper.com&#x2F;#v3" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;pvp-ai.russell-harper.com&#x2F;#v3</a>