一周热榜

嘿，Hacker News - 我开发了 ModelGuessr，一个让你和随机 AI 模型聊天并尝试猜测它是哪个模型的游戏。<p>AI 领域一个尚未解决的重要问题是，AI 公司是否能通过品牌差异化来获取真正的利润。这些模型最终会像云计算一样被商品化，还是会像智能手机一样实现差异化？<p>我开发 ModelGuessr 就是为了测试这一点。我认为人们会比他们预想的更难区分。如果混淆的情况越多，这些模型就可能越像商品。<p>如果足够多的人玩这个游戏，我将发布一些后续分析，关于混淆模式（哪些模型会被误认为是其他模型，是什么暴露了它们等等）。欢迎任何反馈！

团队如何使用 AI 增强流程来开发/维护/扩展一个非平凡的代码库？ 目前我所了解到的最好的情况是，GitHub 仓库包含一个关于代码应该做什么的“精选知识库”。 但我不清楚如何确切地保持这些提示与代码库的同步。 它们是否类似于 yacc 源代码文件，每次我们对仓库进行干净构建时，生成的代码都会被清除，然后 AI 使用它们重新生成代码，这次是根据，例如，添加的几个新功能？ 或者我们是否定期让 AI 读取提示和代码，并建议从一个到另一个的编辑？ 这里有哪些最佳实践？是否有 GitHub 仓库展示了如何以世界一流的方式完成这项工作？

我最近发布了一个小型 SaaS 产品，大约花了 24 小时完成，主要是在学校休息期间开发的。这是我第一个从想法到部署、用户引导和实际用户的完整项目。<p>该产品面向早期开发者，专注于减少构建新应用时的初始设置和准备工作。它抽象化了一些重复的早期决策和样板代码，这些代码往往会拖慢新手开发者的速度，尤其是在项目结构、配置和“第一天应该存在什么”方面。<p>目前我有一些活跃用户，但流失率相对较高，这表明：<p>问题不够棘手<p>抽象层过早泄露实现细节<p>用户体验或用户引导未能传达价值<p>或者该工具解决的问题在第一次使用后就消失了<p>我非常欢迎大家提供以下方面的技术反馈：<p>抽象层是否有意义<p>心智模型是否符合你启动项目的习惯<p>产品在哪些方面让你感觉过于主观，又在哪些方面让你感觉受到限制<p>什么才能让你真正想一直安装并使用这个产品<p>感谢阅读。非常欢迎直接、批判性的反馈。

分享一项基于结构耦合而非相关性的实证性状态检测研究。<p>关键发现：相关性可能保持高位，而结构依赖性却会崩溃。 该信号在不同尺度上检测到刚性、过渡和混沌状态。<p>黑盒引擎，仅提供结果。 不具备预测性，未使用机器学习。<p> 欢迎对解读和相关文献提出反馈意见。<p>代码库：https:&#x2F;&#x2F;github.com&#x2F;johnoliveiradev&#x2F;Multiscale-structural-regime-benchmark&#x2F;tree&#x2F;main&#x2F;results&#x2F;BTC%20vs%20ETH%2060%20days