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在这个周末，我开发了一个名为 Blink Ideas 的网络应用。<p>它能够在像 Hacker News、StackExchange、应用商店评论等平台上找到客户的投诉和反馈。<p>然后，它会生成真实的创业解决方案，并根据投资机会相关的风险、市场吸引力、可扩展性以及其他主要因素进行评分。<p>它提供了解决方案、最小可行产品（MVP），甚至竞争对手列表，帮助你在构建之前获得洞察。<p>如今，创业或开发应用程序变得越来越简单，而创造出真正能赚钱并被人们所需的产品才是最困难的部分。<p>这就是我开发这个应用的原因。<p>它让你启动下一个副项目或创业变得轻而易举，节省了数周或数月的研究时间，帮助你构建出真正被人们使用的产品。<p>它让你的构建过程变得值得，并能为你的时间和努力带来回报。

嗨，HN， 我和我的联合创始人开发了Mint MCP，这是一个远程服务器，允许Codex、Claude Code和Cursor创建3D模型、世界、材料、图像和音频。 该服务器处理长时间运行的任务、预览修订、部分失败和文件传输。当生成完成后，Mint会为代理提供文件的稳定链接，并告知每个文件的用途，以便它可以将这些文件添加到项目中。 你可以在mcp.mint.gg上试用。它需要Mint订阅，但如果你给我发消息，我可以为你提供一些免费积分！ 我希望能收到任何使用编码代理进行3D或资产密集型项目的人的反馈。我们有一个庞大的开源模板库，供你在play.mint.gg上使用或玩耍。

对于命令行工具，人们喜欢视觉上有组织的文本，可能带有颜色或文本用户界面（TUI）。而机器则喜欢以制表符分隔的表格数据，或者 JSON 及类似格式。<p>那么，对于大型语言模型（LLMs）来说，处理表格或结构化数据的等价物是什么？是什么让它们能够轻松高效地理解这些数据？

我在2016年用C语言编写了libcorrect，并希望用Rust重新审视它。与其直接转换，我选择深入研究Rust的std::simd以满足我的需求。最终，我实现了一个模板化的通用维特比解码器，用于卷积码，它根据可用的指令集在运行时分派解码。对于小的速率和阶数，整个解码过程都在寄存器中进行。较大的码则通过内存工作，但利用了一些加速结构。 我还花了一些时间构建了一个工具，用于寻找给定速率和阶数的最优（最大d_free）卷积码。当然，今天有更好的机制可用，但我很乐意分享我在这个过程中学到的任何知识。

目前有许多人工智能基准测试，但我觉得它们在评估人工智能产品时并不实用。几个月前，我们开始设计一种方法论，以独立评估人工智能产品。在进行了一些研究后，我们在几个不同类别的产品上测试了该方法论并进行了改进。 如果您对此领域感兴趣，能否请您审阅这套方法论并给予我们反馈？关于方法论结构的简要介绍——它是一个三层框架，首先包括六个高层次的评估类别（质量、安全、隐私与安全、使用案例与定价、可持续性与生态系统、影响与伦理）。 该方法论可在 huby.ai/methodology 获取。 提前感谢您的帮助。