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是我多心了，还是那个东西看起来极其令人讨厌且不尊重人？ 似乎有大量的“网红”在宣传它有多么棒，而它与像 Fedora KDE 这样的普通现代发行版相比（我使用它，它运行良好且拥有我可能需要的一切）没有任何改进。 看到那些网红声称 Oarchy “修复了 Linux”、“开箱即用”，并拥有像插件（类似于 KDE 小部件或 GNOME 扩展）和 Linux 桌面环境多年甚至几十年来一直拥有的基本功能一样的惊人功能，这同样极其令人不尊重。 我认为 AI 集成非常无用，而且任何适用于所有发行版的 AI 集成都可以组织文件或完成它应该完成的任何事情。 这一切炒作有什么值得称道的地方吗？还是只是一群今天才第一次接触 Linux 发行版、发现自由和开源潜力的人？

由面试官撰写

各位 HN： 我是 RonanRx 的联合创始人 Lloyd。我们正在构建一家垂直整合的制药公司，提供处方、远程医疗、药物配制、生产和配送的软件。我们从 GLP-1 和肽类药物开始。 RonanRx 的创立之路颇为不寻常。疫情期间，我曾在美国建立了一个大型口罩生产厂，日产量可达一百万只。我们能将聚丙烯原料加工成成品口罩。 我曾有过软件背景（我的 YC W10 公司），因此我们采用了软件化的方法来建设工厂，利用机器学习和计算机视觉优化生产。我们也实现了几乎所有环节的垂直整合，并取得了成功。我们建立了一个高效的生产运营体系，并将业务增长到年收入 5000 万美元。然后，人们对口罩的需求就消失了，这也很正常。 与此同时，我决定尝试减掉在建厂期间增加的体重。我曾连续六个月只吃鸡肉。虽然这种饮食方法取得了一些效果，但很快就进入了平台期。我的医生推荐了替尔泊肽（一种 GLP-1 药物）。 对我而言，减重仅仅是开始。“食物的诱惑”消失了，我对其他强迫性行为的兴趣也减弱了。我停止了刷 Instagram，也戒掉了咬指甲的习惯。但这仅仅是开始。我天生患有主动脉瓣狭窄，一种先天性心脏缺陷。我一生中，医生都告诉我我将在 40 岁（我现在 45 岁）时需要接受心脏直视手术。但在使用替尔泊肽仅仅 18 个月后，我的心脏病专家开始认为（并且至今仍认为）我的手术可以推迟到 70 或 80 岁。 这一切都发生在我决定下一步做什么的时候。我想继续从事制造业。我不想再构建一个会被前沿模型轻易复制的产品。制药生产是我能找到的数字、物理、生物和监管基础设施的最佳结合。让我感到困扰的是，所有这些环节都如此脱节：远程医疗、电子健康记录 (EHR)、处方、配药软件、生产、运输。没有一家公司能整合所有这些。 GLP-1 药物的剂量是预设的，但患者的反应并非标准化：他们对药物的反应不同，减重速度不同，副作用也不同，可能需要非常不同的剂量。配药药房可以根据定制处方配药，但它们并非按照软件公司的模式建立。工作流程是手动的、碎片化的，并且与患者数据脱节。我们的目标就是通过 RonanRx 将这些环节连接起来。 患者要么直接联系我们，要么由医生推荐。一旦患者进入我们的系统，我们会收集他们的病历、当前用药、实验室检查结果以及可穿戴设备的数据。我们的软件将贯穿药物配方、配制、质量检测、药物分发和配送的整个处方流程。 最有趣的功能是反馈循环。在患者接受治疗的过程中，他们的反应会转化为数据，医生可以利用这些数据来调整治疗方案。我们将医生纳入反馈循环。 我们通过销售我们生产的药物来盈利。由于患者可以直接从我们这里购买，价格通常会便宜 3 到 10 倍。我们之所以能做到这一点，是因为我们从分子层面开始，拥有从生产到处方、配药和配送的整个流程，而不是在每个环节支付给一连串中间商。 我们从 GLP-1 和肽类药物开始，因为这是我个人经历过问题的领域；然而，我们更关注患者个体化药物生产的潜力。 我们非常希望得到您的反馈，特别是如果您曾构建过药房、制造、临床基础设施、EHR 或任何其他受监管的软件。这个模型中存在许多需要验证的假设。

加入机器学习学习小组并尝试了 Google Colab 后，我决定创建自己的数组编程语言，以帮助我学习和可视化机器学习。有许多使用这种语言的演示仓库，它已经变得更加通用。该语言目前正在积极开发中。请参阅页脚的 GitHub 链接。内置了教程、演示、入门指南、词汇表等。可以使用相同的用户界面在本地系统上编程 Apple Silicon、NVIDIA GPU，或使用 Ollama 模型在 REPL 中获得上下文感知帮助。 系统架构记录在 wiki 中：https://github.com/sw-ml-study/sw-mlpl/wiki