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几周前，我分享了持久思维模型（PMM）——一个用于赋予人工智能助手在会话、设备甚至模型后端之间持久身份和记忆的Python框架。 自那时以来，我添加了一些重要更新： - 开发任务管理器（DevTaskManager）——PMM现在可以自主打开、跟踪和关闭自己的开发任务，并记录事件生命周期（任务创建、任务进展、任务关闭）。 - 行为引擎钩子（BehaviorEngine hook）——扫描回复中的文档（例如“完成：”行、PR链接、文件引用）并自动生成证据事件；承诺现在以置信度阈值而非直觉来结束。 - 自主探测（Autonomy probes）——新的API端点（/autonomy/tasks，/autonomy/status）公开实时指标：开放任务、承诺关闭率、反思合同通过率、漂移信号。 - 缓慢演变（Slow-burn evolution）——身份和个性特征通过反思和“漂移”稳步演变，而不是在每个会话中重置。 这为什么重要： 大多数代理框架在单次运行时看起来很出色，但缺乏连续性而崩溃。PMM则不同：它保持一个仅追加的事件链（SQLite哈希链），一个JSON自我模型，以及证据门控的承诺。这意味着它可以在大型语言模型（LLM）之间保持身份和行为——将OpenAI替换为本地的Ollama模型时，“思维”保持不变。 简单来说：PMM是一个能够记忆、保持一致，并随着时间的推移慢慢发展出自我指涉身份的人工智能。 目前，它的“身份”演变较慢，出于稳定性和测试的考虑，但它确实有效。 我很想听听大家的反馈： - 你希望从这样的“AI思维层”中获得什么？ - 这些探测（指标、通过率、证据比例）是否能够呈现出正确的信号？ - 你想象如何使用这样的工具（个人助手、具身代理、研究工具等）？

我对LinkedIn/X平台上的那些兄弟们和大师们以及他们的997美元大师班感到非常厌倦，因此我创建了一个定制的GPT，它可以告诉你他们会说的内容，而无需支付997美元的费用。 你只需给它一个商业挑战（例如：“扩大我的邮件列表”），它会回复你： - 一份充满行话的假手册（想想“提升阶梯”、“注意力飞轮”、“稀缺级联”）。 - 一个“让事情变得更糟”的选项（甚至更多的流行词混合）。 - 一个“用简单英语解释”的选项（它会将这些混乱的术语翻译成讽刺的现实，并引用心理学/人类学）——这是我帮助人们不被这些废话所欺骗的方式。 我希望能得到以下方面的反馈： - 这是否足够清楚地表明这是一个讽刺？我添加了很多免责声明，但我需要确保没有人会采纳任何建议。 - 这是否有趣？我玩了很多，现在我自己都无法判断了。 谢谢！

嗨，HN， 我们一直在进行模型压缩，并已在我们的AWS集群上部署了压缩后的模型以及原始版本，用户可以通过推理API访问它们。我们非常希望开发者能对集成体验和整体表现提供反馈。如果您想尝试，请发送邮件至 hyperscalers@multiversecomputing.com，我们将为您发送API密钥和简要文档。我们将向有限数量的用户开放访问权限，为期3个月，且没有使用限制，因此您可以在此期间运行实际工作负载。 模型基准测试可以在这里查看： https://artificialanalysis.ai/providers/compactifai

朋友在GoodWill购买了一台翻新的Windows 11电脑，使用了一年后，Windows 11的更新导致电脑无法启动。 1. 您能推荐一些适合Windows用户迁移的Linux发行版吗？ 2. 有没有一种Linux发行版可以让我在不改变原有位置的情况下重新访问Windows 11的文件/文件系统？

好的，这件事困扰我好几周了。我在手机上玩一些抽卡游戏（别评判），突然意识到……在所有人工智能的热潮和语音技术变得超级便宜的情况下，真正的语音基础角色扮演游戏在哪里呢？ 说真的，我们现在有： - 不再糟糕的语音合成技术（像elevenLabs等） - 能够在5分钟以上保持角色一致性的语言模型 - WebRTC现在运行得很好 - 手机可以处理语音处理 而我仍然像个原始人一样在点击对话树。最接近的可能是一些人临时拼凑的ChatGPT语音模式，但那根本算不上游戏，对吧？ 我明白为什么大型游戏公司做不到这一点——你不能把一个70亿参数的模型和你的游戏一起发布，哈哈。但网页开发者呢？移动开发者呢？只需调用一个API就可以了。 难道只是游戏开发者和人工智能从业者之间没有沟通？即使推理成本降低，是否仍然太高？大家都在等苹果或谷歌先解决这个问题？ 老实说，我很惊讶连一个基本的“AI地牢，但你可以和它对话”的东西都没有。AI角色聊天应用已经火爆，显然有需求。 也许我在这里遗漏了什么明显的东西，但这感觉就像是个显而易见的机会。我是不是疯了，还是这个想法就在那里等着有人去实现？ 有没有人在实际开发类似的东西？或者知道阻碍是什么？我开始觉得我应该自己做个原型，但我的游戏设计技能……充其量也只是可疑。

策略：通过复杂的套利方向重新平衡代币之间的投资配置。 什么是套利方向？复杂套利发生在一个代币圈内。由于圈的特性，资金可以在一系列交易后返回到初始代币，而起始代币可以是圈内的任何代币。 返回初始代币有两个方向：正向和反向。如果一个方向是盈利的，那么另一个方向肯定不是盈利的。 我们将套利圈定义为一系列向量，每个向量都有其盈利方向。从技术上讲，向量是一个交易对，具有方向/侧面和圈的投资回报率（ROI%）。一组盈利圈可以分解为盈利向量。 一些向量在不同的盈利圈中重复出现。让我们找出最佳向量！什么是“最佳”？它是出现在不同盈利圈中的频率与其所属圈的ROI%的组合。 我发现加权平均指标在衡量这两个标准方面是有效的： - 风险 - 利润 仅执行最佳向量交易可以基于复杂套利分析提供保障。 在市场上使用最佳盈利向量有不同的策略。我的机器人在我已分配资金的交易对上执行向量。一个有趣的方面是，资金分配是通过执行我首次存入交易所的代币的向量来管理的。 资金的分割和合并会根据市场价格差异自动进行。这一策略对于持有投资也很有效。有些日子我没有找到ETH的盈利向量。我没有进行任何交易，这是一种正确的做法，因为由于市场条件，最佳的做法是持有ETH。