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可扩展的基于 S3 的分片计数器，使用 Golang 编写

关于我自己大约有38美元。ChatGPT估计我在2007年至2022年之间因跟踪我的浏览活动而赚取了大约250美元，因此在“侵犯隐私权”的行业中利润相当可观。<br>我们怎么能指望公司尊重消费者权益，当它们侵犯这些权益时只受到轻微的惩罚呢？

嗨，Hacker News！我是一名贝叶斯统计学家，专注于将层次混合模型（最初为基因组学开发）应用于文本数据的结构化。在这个过程中，我利用这些模型构建了一个工具（最初是个人项目），用于进行文献综述和深入研究。 我的文献综述过程始于广泛搜索，以找到几篇关键论文或研究小组，然后沿着它们的引用网络进行扩展。在我的研究过程中，我需要进行几轮文献综述，因此决定构建一个工具来简化这一过程。这个工具最初是一个低级统计软件的实验性封装，迅速成为我们API的测试和迭代平台，现在已成为我进行文献综述的首选工具。 该工具能够组织文本内容的语料库，直观地可视化高层次主题，并让我提取相关摘录。与大型语言模型（LLM）不同，这个模型透明地组织数据，并能够在小型数据集上快速从零开始训练，以学习自定义的层次分类法。我最喜欢这个工具的一部分是引用网络集成：任何被提取的研究论文都有一个“引用网络深入探讨”的按钮，可以提取所有引用或被原始论文引用的论文，并为进一步探索进行组织。 我最初是为学术研究构建这个工具，但后来扩展到支持Hacker News，以挖掘技术对话、前200个Google搜索结果和财报记录。我们在主页上展示了一系列可供探索的结果。如果您要进行自定义深入研究，学术搜索大约需要1-5分钟，Hacker News大约需要3-7分钟，而Google搜索大约需要5-10分钟。 为了展示这个过程，我制作了一个关于我进行的AI幻觉短文献综述的视频演示：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=OUmDPAcK6Ns" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=OUmDPAcK6Ns</a> 我在我公司的网站上托管这个工具，供个人免费使用。我很想知道HN社区是否觉得这个工具有用（或者听听有什么问题）！

我正在开发一个名为 Trash Panda 的浏览器扩展，它可以移除“社交指标”：点赞数、订阅者数、关注者数、星标、收藏、赞成票、反对票等。 在开发这个扩展时，我心中有几个主要网站的目标，但我惊讶地发现这些社交指标在整个网络上是如此普遍。当扩展移除这些指标后，网页感觉更加宁静。 该扩展提供 30 天的免费试用。 请告诉我你的想法——目前仍处于早期阶段！