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今日，Alphabet发布了季度财报，结果远超预期。<p>这让我思考了几个问题：<p>- 分析师们是如何如此严重失误的？<p>- 如何才能穿透这些恐慌的言论？<p>- 你认为人们为什么会把Alphabet的估值看作是一个低增长潜力的股票？
我刚刚发布了我几个月来一直在开发的项目的早期版本，希望能得到一些反馈。
<a href="https://github.com/fourlexboehm/faasta">https://github.com/fourlexboehm/faasta</a>
我很惊讶目前还没有一种开源且符合标准的方式来托管wasi-http函数，以充分利用WASM，作为一个多租户应用程序。
如果你对wasi不太熟悉，与AWS Lambda等服务相比，这种方法更高效，因为单个进程可以同时异步处理数千次函数调用，而不需要整个虚拟机。
这个项目仍处于早期阶段，但欢迎你通过运行`cargo install cargo-faasta`来下载CLI工具。
你可以在我的托管实例上测试部署函数，网址是<a href="https://website.faasta.xyz" rel="nofollow">https://website.faasta.xyz</a>。
该服务免费使用，目前支持通过GitHub OAuth进行部署，每个GitHub账户限制10个函数。
嗨，HN！<p>我想分享一下 TSCE——一个 Python 库，它使小型模型能够以超过 GPT-4 的精度遵循指令，采用两步架构。它旨在为那些希望获得可靠、高质量结果而不需要微调大型模型的开发者提供服务。<p>简而言之
TSCE 采用两步方法来提高语言模型的可靠性。这确保了更准确和连贯的输出，特别是对于需要遵循规则或详细指令的任务。<p>---<p>为什么你应该关注<p>* 无需微调：你不需要对模型进行微调。TSCE 可以与现有模型如 GPT-3.5 和 GPT-4 一起使用。
* 提高可靠性：通过将思考过程（第一阶段）和回答过程（第二阶段）解耦，你将获得更一致、切题的结果。
* 与 OpenAI 和 Azure 兼容：TSCE 可以直接与 OpenAI 和 Azure OpenAI API 配合使用，因此可以轻松集成到现有工作流程中。
* 最小开销：额外的延迟很小（约 2 次 API 调用），但在清晰度和准确性方面的回报却是巨大的。<p>示例<p>```python
from tsce import TSCEChat
tsce = TSCEChat(model="gpt-3.5-turbo")
prompt = "简要说明太阳能的好处及其对环境的影响。包括一个除太阳能外的可再生能源示例。"
reply = tsce(prompt)
print("回答（第二阶段）：", reply.content) # 第二阶段生成的最终响应
print("结构（第一阶段）：", reply.anchor) # 第一阶段生成的结构化锚点<p>输出示例：<p>- *结构（第一阶段）*：
`solar::harvest~light{clean}—echo::sustain[green]` ###END###`<p>- *回答（第二阶段）*：
`"太阳能提供了许多好处，特别是在环境影响方面。以下是一些关键点：<p>1. *清洁能源来源*：太阳能是一种清洁和可再生的电力来源。它在发电时不会排放温室气体或污染物，有助于减少整体碳足迹。<p>2. *减少对化石燃料的依赖*：通过利用太阳能，我们可以减少对有限的化石燃料的依赖，这些燃料对环境污染和气候变化的影响显著。<p>3. *可持续和可再生*：太阳能丰富且取之不尽。只要太阳照耀，我们就可以利用它的能量，使其成为长期的可持续能源解决方案。<p>4. *积极的环境影响*：利用太阳能可以减少空气和水污染，最小化栖息地破坏，并减轻对自然资源的压力。这有助于创造一个更健康的生态系统和更平衡的自然环境。<p>*另一个可再生能源的示例*：风能是另一个优秀的可再生能源示例。风力涡轮机将风的动能转化为电力。与太阳能一样，风能也是清洁、可持续的，有助于减少温室气体排放。风电场可以在陆地或海上建立，为可再生能源的生产提供多种选择。" ` <p>---<p>安装<p>```
pip install tsce
```<p>自定义系统提示<p>你可以通过传入自定义的 *`final_prefix`* 来轻松自定义最终阶段的系统指令：<p>```
tsce = TSCEChat(final_prefix="你是一个有帮助的助手，请用三句话回答。")
reply = tsce("解释递归的概念。")
print(reply.content)
```<p>---<p>如果你有任何问题或想尝试一下，请随时在这里评论或访问这个仓库。<p>[GitHub 仓库](<a href="https://github.com/AutomationOptimization/tsce_demo">https://github.com/AutomationOptimization/tsce_demo</a>)
[GDrive: 阅读论文，查看证明](<a href="https://tinyurl.com/3xswpzbb" rel="nofollow">https://tinyurl.com/3xswpzbb</a>)<p>期待听到你的想法！