最新

Hi HN！ 我开发了 Lockbridge，因为在 2025 年，安全的文件共享和加密工作流程仍然过于复杂。 Lockbridge 致力于使端到端加密传输变得简单、可审计且与云无关。 核心功能： * 桥接：可共享的、加密的上传/下载链接，具有自动过期功能。 * 云联盟：用于 S3、Azure、GCP、Google Drive、Dropbox 和其他与 S3 兼容的解决方案的统一仪表板。 * 区块链审计跟踪（可选）：基于 Polygon 的不可变日志，用于 HIPAA/SOX 合规性。 * 零知识加密：真正的客户端 E2EE - 我们无法访问或解密您的文件。 示例用例： 创建一个桥接，将链接发送给客户，他们可以直接将文件安全地上传到您的 Google Drive、S3 或 Dropbox。桥接自动过期（例如，24 小时或 1 周）。对于受监管的行业，每次传输都可以选择记录到 Polygon，以获得不可变的合规性记录。 我们目前处于 Beta 测试阶段，希望收到关于以下方面的反馈： * 桥接 UX - 感觉直观吗？ * 多云集成体验。 * 区块链审计跟踪是否在受监管领域之外增加了实际价值。 [http://lockbridge.com](http://lockbridge.com) 感谢您的任何想法、问题或您认为我们应该考虑的边缘情况。

我对训练 AI 模型（计算、能源、数据等）的成本随时间的变化很感兴趣。 是否有公开资源或数据集跟踪开源模型的训练成本（我猜这些数据很难获取，对于闭源模型来说，但如果我错了，我很乐意被纠正。） 我特别想了解哪些架构上的变化（例如，注意力机制变体、参数共享、混合专家模型）导致了主要的成本优化，而且不仅仅来自这些模型背后的公司，还包括任何训练或复现过这些模型的人。

嘿，Hacker News！我曾在 Waymo 负责构建自动驾驶模拟和评估系统。现在，我正在开发 Scorecard，旨在将这种方法应用于智能体评估：为 AI 提供可复现的、自动化的评分。Scorecard 让你能够： * 在智能体工作流程上运行 LLM 裁判评估：在 CI/CD 或游乐场中测试工具使用、多步推理和任务完成情况。 * 使用 OpenTelemetry 追踪调试失败：查看哪个工具失败了，你的智能体为什么陷入循环，以及推理在哪里出错。 * 协作处理数据集、模拟智能体和评估指标。 立即试用 → [https://app.scorecard.io](https://app.scorecard.io)（免费套餐，无需付费！） 文档 → [https://docs.scorecard.io](https://docs.scorecard.io) 我们是一个小型团队（4 人），刚刚融资 375 万美元，并且已经有早期客户在使用 Scorecard 进行法律科技领域的评估。 我们的使命是消灭非确定性错误。你见过最奇怪的 LLM 输出是什么？