我计划在我的平台上添加一个功能，允许用户选择想要申请的公司。网络爬虫将会抓取您所选择的所有公司的官方网站，并生成一个包含该公司当前所有职位的Excel文件，其中包括职位名称和申请链接。<p>您认为这个功能能为您节省时间吗？还是您希望有其他工具来简化您的求职过程？
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我们构建了一个端到端的蛋白质人工智能管道，涵盖了结构预测、序列设计和密码子优化。在对多种变换器架构进行密码子级语言建模的比较后，CodonRoBERTa-large-v2 显示出明显的优势，其困惑度为 4.10，Spearman CAI 相关性为 0.40，显著优于 ModernBERT。随后，我们扩展到 25 个物种，在 55 个 GPU 小时内训练了 4 个生产模型，并建立了一个物种条件系统，这是其他开源项目所不具备的。完整的结果、架构决策和可运行代码见下文。
我最近购买了一款Lily58分体键盘（来自mechboards，如果你需要这个信息的话；）），并希望提高我的打字速度和“本体感觉”。<p>大多数打字工具（如Monkeytype）使用随机文本，这对编程来说并没有太大帮助。<p>因此，我构建了这个工具，以便在真实代码上进行打字练习。<p>你可以在类似代码的内容上进行训练，专注于你在编码时实际使用的模式。<p>每个代码片段都来自真实的、已知的代码库 :) 或者是你自己添加的！<p>非常希望能收到反馈，特别是来自使用分体/符合人体工学键盘的用户。
一个完全本地化的检索增强生成（RAG）实现，用于查询25年的瑞士电视频道新闻（约50万篇德语文章）——无需API，数据不会离开您的机器。<p>为什么？我认为这是一个很酷的数据集类型（简短/高密度的新闻摘要），可以用来测试一些本地RAG方法。
在防空洞里和我的孩子们一起制作了一个有趣的小逾越节游戏。
你将扮演摩西，触发十灾，试图逃离埃及。
大约用了5到10个提示在Cursor中完成了这个游戏。消耗了我大部分的积分。
这是AI的粗制滥造吗？是的。
这是我喜欢制作的那种AI粗制滥造吗？也是。
祝庆祝逾越节的人们快乐。
Roadie 是一款通过 HTTP 控制的开源硬件 KVM。它支持 HDMI 输入，USB 键盘/鼠标/触控输出，所有操作均可通过浏览器完成。
具有网页用户界面的硬件 KVM 已经存在多年（如 PiKVM、TinyPilot、JetKVM 等）。Roadie 增加了两个它们通常不具备的功能：多点触控支持（因此可以与手机和平板电脑配合使用）以及专注于代理驱动的使用：任何浏览器自动化工具都可以直接控制 /view 页面，或连接到 WebSocket 端点以进行更低级的编程控制。
硬件成本约为 86 美元，包括两个 CircuitPython 板、一款 HDMI 转 USB 的适配器，以及在主机上运行的 Go 服务器。目标设备上无需安装任何软件。
我听说人们将Harvey形容为律师的Cursor。我自己从未使用过，但我想它将人工智能直接带入律师工作的地方，以便阅读、撰写和编辑docx文件，这与Cursor在VSCode中处理代码/文本文件的方式类似。
看起来他们的产品并不像Cursor那样可以直接下载使用。我也听说，如果你不是大型律师事务所，预约Harvey的演示会很困难。
这是为什么呢？
这是因为在2023年，LLM模型的能力或成本限制吗？这意味着今天的初创公司可以做出不同的选择？大型律师事务所的运作方式完全不同吗？还是说这是创始人的偏好？
在ReactOS，我们放弃了开发一个不会崩溃的开源操作系统的想法，决定调整我们的策略。<p>听说了以前的管理者所称的“程序生成器以替代程序员的规范”这一新的人工智能技术，我们决定这个新的内存和时钟周期消耗巨大的黑箱计算机程序，在被指示生成Linux内核源代码的拉取请求时，值得对其拉取请求进行逆向工程。<p>这也将有助于Linux-Libre团队，他们在尝试“去除内核中的二进制blob”时，有时会删除十六进制字符的C数组。