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我之前能够让Gemini告诉我长乘法的算法，然后给它两个大数字进行相乘，它成功地遵循了这个算法。<p>我看到这里的用户常常说大型语言模型（LLMs）无法进行乘法运算。<p>我决定研究一下LLMs是否能够模拟中央处理器（CPU）。我和Claude讨论过，似乎它们可能是可以的：<p>https://claude.ai/share/24b65253-133b-4cab-b185-7c43c195e380<p>你怎么看？

大家好，我是 Alex，undatas.io 的创始人。 自从我们推出核心文档解析 API 以来，开发者们给出了非常积极的反馈，他们喜欢我们的精确度和“按需付费”模式。但随着我们观察到越来越多的人构建复杂系统，我们注意到一个共同的模式：大家都在编写相同的样板代码来管理工作流程。 开发者们在构建自己的逻辑来处理工作区、管理任务中的文件批次、轮询结果以及处理状态。我们的原始 API 对于单个事务非常强大，但将编排部分留给了用户自己处理。 为了解决这个问题，我们构建并推出了我们的 MCP（多通道平台）服务器。 可以将其视为一个有状态的、基于命令的编排层，位于我们核心解析 API 之上。您不再需要编写代码来管理 ID 和跟踪多文件作业的状态，MCP 服务器通过一个简单、逻辑的接口为您处理这一切。 工作流程围绕清晰的层次结构构建：工作区 -> 任务 -> 文件。 您可以使用以下简单命令： - UnDatasIO_get_workspaces 获取您的 work_id。 - UnDatasIO_upload 将文件添加到特定的 task_id。 - UnDatasIO_parse 启动一系列 file_ids 的解析。 - UnDatasIO_get_parse_result 轮询作业状态，而无需自己构建循环。 这对于构建复杂的多文件数据处理管道、与低代码平台集成，或仅仅想要管理大型批处理作业而不想编写和维护状态管理代码的用户来说，都是完美的。我们的目标是让您专注于如何处理数据，而不是获取数据所需的底层工作。 我们相信，这将使构建稳健的文档工作流变得更快、更可靠。我们才刚刚起步，期待您的反馈。 我们准备了一份全面的指南和视频教程来引导您。 MCP 用户指南（完整 API 参考）：[https://docs.undatas.io/mcp/undatas-mcp/](https://docs.undatas.io/mcp/undatas-mcp/) YouTube 视频教程：[https://www.youtube.com/watch?v=_xobbKiPyf4](https://www.youtube.com/watch?v=_xobbKiPyf4) 我们的官方网站：[https://undatas.io/](https://undatas.io/) 我今天会在这里回答任何问题。请告诉我们您的想法。