2 分•作者: spmaxwell7•6 个月前
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1 分•作者: ihaveajob•6 个月前
1 分•作者: azhenley•6 个月前
1 分•作者: mooreds•6 个月前
23 分•作者: abelanger•6 个月前
3 分•作者: ben_hrris•6 个月前
嘿,我开发 Debut 是因为我想要 Screen Studio 那种精美的效果,但又不想付出那么高的价格。
它能实现流畅的鼠标指针动画、自动缩放效果和干净的导出:基本上就是那些能让屏幕录像看起来很专业,而又不需要在视频编辑器里花几个小时的功能。
个人使用终身授权 25 美元,可在 2 台设备上使用。
欢迎大家提供反馈,特别是那些用过 Screen Studio 或其他录屏工具,但觉得它们不够好用的人。
1 分•作者: atan2•6 个月前
2 分•作者: jnord•6 个月前
2 分•作者: kamaraju•6 个月前
1 分•作者: vermaden•6 个月前
1 分•作者: treetalker•6 个月前
3 分•作者: xqcgrek2•6 个月前
1 分•作者: vermaden•6 个月前
1 分•作者: vermaden•6 个月前
1 分•作者: jwallace•6 个月前
Hi HN,
我们正在构建 Engram,一个具有持久记忆的 AI 助手,可以在不同会话中真正发挥作用。与每次聊天后都会忘记所有内容的 ChatGPT/Claude 不同,Engram 会自动提取并索引事实、偏好和上下文。
核心问题:LLM 具有出色的短期记忆,但长期记忆为零。如果你在一月份告诉 Claude 关于一个项目的事情,它在三月份不一定会记住,除非你把整个对话重新粘贴进去。
我们的方法:使用 14 因素重要性评分算法进行自动记忆提取(目标/承诺的排名高于随意的事实)
通过 pgvector + OpenAI 嵌入进行语义检索
通过写作样本学习你的沟通风格的认知分析
多提供商路由(Llama 3 用于免费层,Gemini 用于高级层,仅举几例)
技术栈:React + Supabase (PostgreSQL + pgvector),全程使用 TypeScript。我们构建了一个抽象层,用于处理提供商故障转移和速率限制。
当前状态:Beta 测试版,约有 300 名来自宾夕法尼亚大学的用户(我们赢得了沃顿创新基金建设奖)。第 30 天的留存率为约 60%,这表明记忆系统确实有用。
试用:engramartificial.com
构建这个是因为我感到很沮丧,我的 AI “助手” 无法记住我昨天告诉它的事情。很想知道这是否引起了其他人的共鸣,或者我是否在解决一个非问题。
1 分•作者: nvader•6 个月前
如果我正在编写一个需要基于 LLM 的文本补全来驱动某个功能的新型轻量级应用程序,是否有标准方法可以请求用户的操作系统提供补全?
例如,假设我正在编写一个小的 TUI,允许你浏览 jsonl 文件,并希望创建一个启用自然语言解析的功能。 是否存在一种与实现无关的、新兴的标准,例如“将此自然查询翻译成 jq {natlang-query}: 响应在这里: ”?
如果目前还没有这样的标准,那么要构建并广泛应用它需要什么?
17 分•作者: apurvamehta•6 个月前
34 分•作者: aeonfox•6 个月前
93 分•作者: zdw•6 个月前
13 分•作者: Marceltan•6 个月前
(链接已失效,无法翻译)