我开发了WayOfThat作为我作为房地产经纪人的工作工具。主要目的是加快设置和发送包含大量字段的文档的速度。<p>我的一个房源表单有超过600个独特字段，手动填写非常痛苦。因此，我自然花了更多的时间来构建一个自动化的工具。WayOfThat可以自动检测和映射PDF文档中的表单字段和复选框。<p>它的工作方式类似于标准的文档签署工具；上传文档、放置字段、发送签名请求，但其最小可行产品（MVP）使其与众不同。<p>MVP：一个基于超过10万份文档训练的图像检测模型，可以自动设置约95%的文档字段，显著加快了“放置字段”这一过程的步骤。<p>现在，它几乎可以处理任何PDF，检测其字段，并导出可填写版本或准备签名。接下来：文档工作流程和与自动化工具的集成。
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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？