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24小时热榜

6作者: giammiferr大约 5 小时前原帖
大家好,我刚刚创建了 Deja,这是一款工具,它不仅仅是显示以你输入的内容开头的命令,而是建议你实际想要运行的命令。我之所以开发它,是因为我在使用 zsh 自动建议时,厌倦了一遍又一遍地输入相同的命令。因此,Deja 会根据你的历史记录预测你下一个要输入的命令。<p>欢迎告诉我你的想法!
5作者: bOZbfU4YdRnJQ大约 18 小时前原帖
嗨,HN, 我一直在开发一种新的编程语言和编译器。 网站: [https://ironwall-lang.dev](https://ironwall-lang.dev) GitHub: [https://github.com/3WyUFvDOdCbBw7gOZHwcfgKF/ironwall](https://github.com/3WyUFvDOdCbBw7gOZHwcfgKF/ironwall) 为什么仍然需要一种新的语言: [https://ironwall-lang.dev/en/motivation](https://ironwall-lang.dev/en/motivation) 目前编译器是用 TypeScript 编写的,正在进行用 Ironwall 编写的自托管编译器的开发。 我非常希望能收到反馈。 谢谢。
4作者: SachitRafa大约 8 小时前原帖
这是我一直在构建的一个项目,YourMemory 是一个针对代理记忆的解决方案,专注于去除噪音而不是简单地积累数据。 在当前的代理记忆状态下,大部分上下文以 MD 文件的形式存储,或通过 RAG 模型派生,几乎存储了所有信息。这两种解决方案都会导致上下文膨胀,无法优化任何标记的使用。 在这个系统中,我们只保留相关数据,并剔除所有不必要的数据。数据的相关性通过多个因素来确定,例如回忆率、重要性、类别,以及它与哪个记忆链相连接等。这些参数经过精细调整,以便我们能够同时满足情节记忆和语义记忆的需求。 我们的记忆层以这种方式保持大小的平坦性。你可以将这个基础设施与人脑存储和修剪记忆的方式进行对比。 企业模型非常令人兴奋,因为我们可以从每个用户、代理和子代理中提取相关记忆,并且这些记忆可以被组织中的任何人使用,从而确保在企业层面上的记忆优化。
4作者: susdeepstatefbi大约 14 小时前原帖
诉讼案件:<p>https://cps-api.legalmatch.com/pdf/generate-by-account?caseNumber=CC1KRG30BEUM&accountName=2615600347818C<p>诉讼案件:(重复镜像)<p>https://1drv.ms/b/c/8F37B3E7FB466067/IQDTYmvT2YYmR4jKwcV7CPkGAU8ksvJOKS0Piop_-QVSWgo<p>2025年7月17日,仇恨犯罪停止和停止信函已邮寄至联邦调查局:<p>https://1drv.ms/b/c/8F37B3E7FB466067/IQB0LmS47lbeQItxnREVLS7iAWfBH52jpcfyayhpQJv33tI<p>今天,我意识到有证据表明,联邦调查局曾在过去欺骗国税局关于人们的税务申报。因此,联邦调查局自认为是唯一能够欺骗国税局的人,这种自负导致我对他们提起诉讼。 这是因为他们对我父母2017年联邦税务申报的欺骗是联邦调查局对我和我家人所犯下的罪行之一。 这听起来类似于撒旦的自负导致他和他的堕落天使被逐出天堂。