一周热榜

嘿，HN！ 开发者在此。<p><pre><code> 我开发了 APYCalc.net，起因是我对那些需要邮箱注册和追踪用户输入的金融计算器感到沮丧。 **技术栈**： • 原生 JavaScript (无框架，无依赖) • 100% 客户端执行 (计算过程从未触及服务器) • 无 Cookie，无分析，无追踪 • 托管于 Cloudflare Pages **工作原理**： 所有计算均使用行业标准公式 (例如，APY = (1 + r&#x2F;n)^n - 1)。您的输入完全通过 Web API 在浏览器内处理。 &gt; **开发原因**： 我比较了 10 个流行的 APY 计算器，输入相同。在 5 年内，5 万美元的投资，结果从 61,350 美元到 62,780 美元不等。此外，8/10 的计算器会将数据发送到服务器。 **下一步**： 如果大家有兴趣，考虑开源。也在考虑添加税后收益计算器。 欢迎反馈！ 尤其欢迎那些在金融科技工具中考虑过隐私问题的朋友。</code></pre>

您好， 我进行了一项有趣的实验，尝试仅使用 Gemini 2.5 在模拟中战胜丹麦 C25 指数。 我向 Gemini 2.5 提供了股票数据、丹麦新闻文章、维基百科和谷歌趋势热门榜单等数据，以及 Eurostat 数据等，看看我能否让 Gemini 战胜丹麦 C25 股票指数（包括诺和诺德、嘉士伯、马士基等）。 它只能看到当天及之前的数据，并被提示不要从其训练数据中获取未来数据。它被提示遵循以下策略，以及其他策略： - 采取更长期的视角 - 对仓位规模保持谨慎 - 仅在看到明确的机会时进行交易 它表现得相当不错，但最终做出了几次糟糕的举动，在不好的时机卖出——感觉它几乎是恐慌了。 数据来自（2025 年 1 月 1 日至 2025 年 12 月 11 日）。 - 有什么改进建议吗？我认为下一步是使用更强的思维链流程和多个角色来评估每项投资。

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目前的 LLM 在组合推理方面表现不佳，因为它们缺乏物理边界。CSCT 实现了神经多门机制（Na⁺/θ/NMDA）来强制执行 L¹ 几何结构和物理基础。在我的实验（EX8/9）中，这种架构在凸包内的组合推理中取得了 96.7% 的成功率——远远优于无约束模型。 主要特点： * 基于流：没有批处理或静态上下文；它将信息作为连续的流进行处理。 * 神经门控：使用 Na⁺ 和 NMDA 启发的门控实现 θ-γ 耦合的计算。 * 零样本推理：对于凸包内的组合，不会产生“幻觉”。 详细的技术说明：\[[https://dev.to/csctnail/-a-new-ai-architecture-without-prior-distributions-stream-based-ai-and-compositional-inference-1ohc](https://dev.to/csctnail/-a-new-ai-architecture-without-prior-distributions-stream-based-ai-and-compositional-inference-1ohc)\] 我很想听听您对这种“投影动力系统”认知方法的看法。

我最近在学习 ZK 证明，发现通过可视化来理解它们非常有帮助。注意到目前市面上交互式可视化工具不多，所以我自己做了一个。<p>这是第一个版本：zkvisualizer.com<p>它逐步演示了整个流程（问题 → 电路 → R1CS → 多项式 → 证明 → 验证），其中使用了 snarkjs 在你的浏览器中生成的真实的 Groth16 证明。<p>你可以在证明者和验证者所知信息之间切换，还有一个篡改检测演示，你可以看到验证失败的过程。<p>这还处于早期阶段，非常欢迎大家提出反馈意见！

我使用 Twitter / X 已经十年了，虽然我发现它是一个与原生应用开发社区建立联系的好地方（我与 React Native 圈子的人联系紧密），但我真的很难与任何 Web 开发者建立联系。 当然，像 Adam Wathan 这样的大人物在 Twitter 上非常活跃，但考虑到 Web 开发的普及程度，我看到公开编码的、冉冉升起的 Web 开发者却寥寥无几。 那么，他们都在哪里呢？我稍微探索了一下 BlueSky，但感觉就像一片荒漠（也许这只是我作为小号的运气不好）。 Web 开发者们更喜欢老派的方式，在公告板和论坛上发帖吗？或者 X 仍然是答案，而我只是被硬生生地挤进了另一个信息茧房？ … 还是说，现在都流行实时通讯，比如 Slack 和 Discord？