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这是我正在开发的一个小型每日文字游戏。我喜欢填字游戏和Wordle，但它们都以单词的拼写作为主要限制。借助大型语言模型（LLMs），我们可以构建“柔性系统”，这些系统不必完全按照程序定义。这使得我们能够创造出更像与朋友一起玩桌游的游戏。这些游戏需要人类裁判，因为它们需要裁判，所以在视频游戏中并没有得到充分探索，尤其是在单人游戏之外。 Squishword是对此的一个简单初步探索。游戏中有教程，所以我不打算解释所有的机制。简单来说：你尝试通过添加、减去、连接和分割单词来从一个单词移动到另一个单词。例如：“dog”可以分解为“bark”和“animal”。你可以做一些巧妙的事情，比如将“bark”和“plant”结合起来，形成“tree”。这个灵感来源于“维基百科游戏”，你试图通过点击链接从一个随机的文章移动到另一个。 调整裁判的行为以获得公平的结果花费了很多精力，我对此还不是100%满意。我构建了比游戏本身更多的工具和可视化，比如每一步的逻辑和机智评分的11x11矩阵，以试图使裁判的分布更加均匀。这是LLMs在产品中的一个“简单”示例，因此我很好奇更复杂的工作流程是如何处理这个问题的。

如果人工智能可以构建任何东西，为什么还需要人类参与其中？是为了创意构思、市场测试、市场推广，还是生成营销内容？<p>为什么要拥有一个充满斯坦福大学毕业生的创业孵化器，而不直接用数据中心取而代之，从中获取所有利润？<p>更重要的是，如果这是商业环境的普遍趋势，那么获取资源似乎比创新更为重要？

如果你曾经开发过一个能够接收订单或预约的语音助手，你就会知道收款是避免取消和缺席的关键。然而，大多数消费者在支付时往往会因为各种障碍而中断支付（比如找卡片、说出卡号和CVV等）。 我开发了Ringup，旨在帮助语音助手仅通过电话号码识别重复来电者，并在几秒钟内从他们的储存卡中收费。 有人问我是什么让这个查找成为可能的。这是因为美国运营商（T-Mobile、AT&T、Verizon）作为CAMARA项目的一部分，推出了新的身份验证API。这组开源API使开发者能够直接从运营商那里可靠地验证身份，远比发送短信验证码要稳健得多。 如果你是语音AI开发者，或者认识相关人士，我提供免费的5个用户使用额度，以换取任何反馈。欢迎试用。