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大约一个月前，我听说了Petals。Petals 基本上是一个库，它允许你通过将权重加载到运行 Petals 的计算机网络上来运行 LLM。然后它会分割推理过程，让你能够使用消费级 GPU 甚至 Google Colab 运行更大的 LLM。<p>之前我向一个 AI 蛋白质折叠服务器提交了一个序列，不得不等了将近 2 个小时。这给了我一个尝试修改 Petals 用于生物学模型的想法。为了不同的架构（基因组语言模型、蛋白质语言模型）完全重写 Petals 会很困难，所以我决定先从为生物学调整过的 llama 重写开始。<p>如果你想试用，readme 中有一个完全设置好的 Google Colab 链接，但它可能实际上无法运行，因为它需要网络上有一定数量的人。

Zorilla 是一款在浏览器中运行的 3D 游戏混音器。你从一个微小的 Three.js 世界开始——你、一个巡逻者、三个碎片需要收集，以及一个出口。你在文本框中输入简单的英语（“让巡逻者更快地追我”，“给我一只会扔炸弹的飞猫”，“把地板变成冰”），一个 LLM 会实时重写 JavaScript 代码。下一个可玩 iframe 在几秒钟内加载。分享 URL，朋友就可以重新混音并加入你的世界（最多 4 个人）。 混音循环在 Anthropic 的 Claude API 上运行。一个单独的 Claude 任务每天为我编写一份简报，阅读我们的 DECISIONS.md 文件，从存储的指标中提取漏斗计数，并为当天提出三个增长实验。（顺便说一下，这就是其中之一） 这个想法的产生是因为我 13 岁的儿子想制作一个游戏，但我认为一个好的学习体验是使用 AI 制作一个平台，更容易发布、启动和迭代（我想？）。所以这就是我们所拥有的。他塑造游戏玩法——什么有趣，什么不好玩，巡逻者应该做什么。他不写代码，他给出品味上的建议。我作为 HITL（人在环路）进行协调，而 Claude 根据通过 Cowork 中的每日计划命令观察到的数据进行编码、测量和规划。 你觉得怎么样？ [https://www.zoril.la](https://www.zoril.la)

我最近去散步（为了哄刚出生的双胞胎睡觉），结果用语音模式和 ChatGPT 聊了很久；我让它解释恩尼格玛密码机的工作原理，并纠正了我目前理解中的所有错误。 最后，我从最基础的知识开始，然后花了好长时间也没搞懂它是怎么被破解的。 总之，我构建了这个东西，试图为那些（像我一样）觉得恩尼格玛密码机很复杂的人重现那个过程：13 个阶段，大约 15 分钟，最后是一个沙盒机器，以及导致它失败的“字母不会加密成自身”的缺陷。 使用 React + SVG + GSAP 构建。转子接线和步进是历史准确的；一个高级开关可以显示环形设置和 M4 型号。非常欢迎反馈，特别是关于哪些阶段拖沓或让你迷失方向。