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我想知道有没有办法区分Claude、OpenAI和Gemini的vibecoded应用和网站？每个前沿模型是否都有自己独特的架构和设计风格？

在我目前的组织中，我们的产品有几个依赖项需要在每次新版本发布时保持更新。因此，我开发了这个应用程序来跟踪这些依赖项的生命周期结束日期，并在新版本在其生命周期结束日期后发布时提醒我们。该应用程序跟踪了461个产品和8,441个发布周期，每天与endoflife.date进行轮询。这些日期的来源就是这里；它是MIT许可证的，如果您只需要一次性查询，可以直接使用它，而不是使用这个应用程序。 您可以在这里查看该应用程序：https://www.getendoflife.com/

大家好， 在最近关于人工智能辅助证明的各种公告以及数学界的反应之后，我们显然需要新的方式来组织数学研究。 目前的模式是将论文提交到arXiv，并等待社区的审稿，这种方式在人工智能研究中将无法适应。很可能会出现这样的情况：数学命题变得比几年前更容易证明，以至于arXiv将被大量人工智能生成的粗糙解释和相关的lean代码淹没。这样一来，找到“经典”的数学证明将变得非常困难。 一方面，社区往往倾向于认为数学不仅仅是一个形式系统（甚至可以说，哥德尔早已解决了这个问题）。因此，我们不应将人工智能数学等同于数学。 另一方面，利用人工智能工具证明长期存在的猜想（例如NS）显然具有数学价值，尽管社区需要时间来消化这些成果。然而，我认为将姓名或公司与这些声明挂钩会对社区造成很大伤害。例如，当某个人或公司没有付出努力时，很少会有人愿意为他们清理人工智能的粗糙成果。 显然，需要在人工智能生成的粗糙证明和经典数学知识之间进行明确的区分。为此，一个可能的解决方案是建立一个与arXiv平行的平台，适应人工智能，专门用于收录主要由人工智能生成的手稿和lean代码，这些内容尚未被充分消化。 该网站的提交应为匿名。这样，如果一位数学家需要消化一个人工智能生成的粗糙证明以将其纳入更广泛的完成作品中，他们是在为社区服务，而不是为提交该证明的原始个人服务。即使提交是匿名的，也可以提取关于个人影响因子的匿名指标（超越提交数量），这些指标可以作为人工智能数学贡献的工作申请标准。这样，我们也能激励人工智能的工作。 该网站还应作为数学人工智能应用的上下文层，这将进一步加速数学研究。 我意识到这并不是一个完全成熟的想法。我分享这个想法是希望我们能够开始开放讨论，以完善它并作为一个社区共同构建。 期待听到大家的想法。非常感谢！