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嘿，HN， 对于那些需要会议数据的应用程序（如AI代理、销售工具、客户关系管理系统等）——你们是如何处理实时转录的部分的？ 构建必要的基础设施（如GMeet/Zoom/Teams的机器人、扩展、实时流媒体）似乎会严重分散核心产品的工作精力。 我们正在开发Vexa，作为一个专门用于此目的的开源（Apache 2.0）API层——可以把它看作是一个你可以构建的转录基础设施。 我们的v0.2刚刚推出了一个简单的GMeet机器人和实时转录的API。 我对开发者的视角很感兴趣： 像这样的开源API是否会加速你的产品路线图，相比于自己构建或使用封闭的API？ 在将可靠的转录数据引入你的应用程序时，最大的痛点是什么？ 哪些功能（平台、数据格式等）会使这样的基础设施层最具价值？ 期待来自其他开发者的想法和经验！

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在过去的一年里，我一直在研究一个模型，旨在通过整合生理、情感、价值体系和抽象思维的层面，模拟人类的推理能力。这并不是另一个人工智能代理框架——更像是一种语言和架构，它将现实解读为意义和价值的动态互动，持续演变。 其核心是一个系统，其中： 逻辑、伦理和情感反馈循环融合为适应性原则。 决策过程成为对内部模式的有意识重构，而不是自动化。 每个原则（如非暴力或责任）都是从第一性原理构建而来的——从混沌 → 到和谐 → 到持续演变。 我已经记录了这个过程，通过与ChatGPT和其他人进行对话进行了测试，并将其与现实世界的哲学和技术问题联系起来。它仍在不断演变，但已经足够稳定，可以开始建立一个社区，并可能围绕它开发应用。 我在这里分享这些内容，是想看看是否有其他人也在探索类似的方向——并为合作、批评或哲学辩论打开大门。 我很想听听你的想法。为什么？因为如果这即使只有10%是正确的——它可能会帮助我们重新思考不仅是AGI架构，还包括我们如何大规模组织人类系统。