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你好！ 我的亲戚会手语，我一直觉得奇怪的是，尽管近年来人工智能取得了令人难以置信的进步，但这个问题似乎仍然被忽视了。 特别是随着可穿戴技术的出现；据我所知，这是第一个将 Meta 眼镜与拼写翻译软件集成的项目。 在技术方面，我在 Google 的 FSboard 数据集上训练了一个神经网络，该模型采用了 CNN + GRU 时间编码器架构（使用 CTC 进行训练），然后使用 CTC 束搜索和 KenLM 语言模型对输出进行解码，以解决我模型的一些不足之处。 我还将其做成了跨平台（Web + iOS），支持 Web 屏幕共享，并且可以使用非智能眼镜。该项目完全是开源的。 我目前正在努力让设备上的模型能够干净地运行，但不幸的是，在低端设备上性能会受到一些影响，所以目前我选择将模型托管在 Modal 上。 还有很大的改进空间，但我对这个起点感到满意。请告诉我你的想法，并观看 YouTube 演示！

亲爱的 Anthropic，我们能要回思维痕迹吗？ 我无法验证大型语言模型（LLM）是否通过作弊得出了结论，还是它在捏造或编造信息。 因此，Opus 4.6 仍然是最好的模型。

这将是工作日、周末还是其他什么？<p>它会叫什么名字？它应该安排在一周中的哪一天？<p><i>太阳 月亮 提尔 沃登 索尔 芙蕾雅 土星</i><p>这会如何改变现代世界？<p>一周天数真的有最优解吗，还是只是随机的？

嘿，我开发 Watchfire 是因为我想要一种方法，可以在不点击“接受权限”的情况下同时运行多个代理。后来它发展成了一种安全运行的方式，进而演变成了一种基于规范的开发方法，并引入了任务。最近的更新是增加了将 Watchfire 作为 mcp 服务器公开的支持。非常希望能得到您的反馈。