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嘿，HN
在经历了多次客户对幻觉或不安全的人工智能模型的紧急处理后，我们构建了一个系统，以便在这些问题到达生产环境之前就能发现它们。Arthur引擎在过去两年中已经在财富100强企业和人工智能初创公司中运行，每月为超过100亿个令牌提供安全控制。我们现在向开发者开放这一服务，使您能够利用企业级解决方案，提供护栏和评估服务，全部免费。
立即在GitHub上获取它（[https://github.com/arthur-ai/arthur-engine](https://github.com/arthur-ai/arthur-engine)），开始评估您的模型。
Arthur引擎的亮点包括：
* 速度和规模：在超过100次每秒的请求下，p90延迟低于一秒，性能优越。
* 全生命周期支持：非常适合生产前验证、实时护栏和生产后监控。
* 易于使用：无论您是在开发过程中本地运行，还是在横向扩展架构中部署以处理大规模工作负载，设计上都非常容易上手。
* 生成式和传统人工智能的统一：Arthur AI引擎可用于评估各种模型，从大型语言模型和智能代理系统到二元分类器、回归模型、推荐系统、预测模型等。
* 内容特定的护栏和检测功能：包括毒性和幻觉检测、敏感数据（如个人身份信息、关键字/正则表达式和自定义规则）以及提示注入。
* 可定制性：轻松插入您自己的模型或与其他模型或护栏提供商集成，并根据您的特定需求调整系统。
作为亲历者，我们见证了人工智能监控工具的不足以及生成式人工智能系统在生产中的普遍交付不足。我们相信，这种能力不应仅限于预算充足的组织。我们的使命是让人工智能变得更好，为每个人服务，我们相信通过开放这一工具，我们可以帮助更多人实现这一目标。
请查看我们的GitHub仓库，获取示例和使用Arthur AI引擎进行各种用途（如开发过程中的验证、实时护栏或使用丰富的日志数据进行性能故障排除）的说明。（[https://github.com/arthur-ai/engine-examples](https://github.com/arthur-ai/engine-examples)）
我们迫不及待想看到您构建的内容。
—— Zach和Arthur团队
在过去的几个月里，我们一直在思考一个挥之不去的问题：<p>如果人工智能能够真正构建应用程序——不仅仅是生成代码片段，而是从头开始搭建一个完整的工作产品，会怎样？<p>因此，我们开发了saas-builder，这是一个开源的命令行工具，允许你描述你的应用想法，并使用Next.js和Supabase生成一个全栈的基础架构。<p>你只需运行：saas-builder init<p>…然后五个AI代理就会接管：
> UI代理 → 构建响应式前端
> 认证代理 → 连接Supabase认证
> 数据库代理 → 创建模式、迁移和类型
> 终端代理 → 安装依赖和文件夹
> 浏览器代理 → 在本地启动应用<p>你得到的是一个干净、类型安全、准备部署的应用。现在仍处于早期阶段——更多的是一个副项目。但它已经为我们节省了数小时的样板设置时间。<p>更重要的是，它让我们窥见了代理开发可能实际感受如何。<p>我们将其以MIT许可证发布，可以通过pip安装，真诚地希望听到你的想法：<p>GitHub: https://github.com/jatingarg619/saas-builder<p>感谢你的阅读。我们随时欢迎提问、讨论想法或听取你的反馈。
嘿，HN，我是克里斯。我一直在致力于创建个性化的AI聊天机器人，通过真实对话为它们提供基础。
受到antirez最近一篇文章（“重现Hacker News写作风格指纹识别”，[链接](https://news.ycombinator.com/item?id=43705632)）的启发，我想知道：我是否可以利用那篇文章中提到的HN评论数据，创建每个Hacker News用户的虚拟版本？
大约一周后，我们终于来了：[链接](https://lexikon.ai/dataset/hn)
这个数据库包含了每位至少评论过200个字的用户，当你搜索某个用户时，我们会实时处理他们的历史记录，快速生成他们的个性化AI聊天机器人（这大约需要几分钟）。
无需登录，聊天记录不会被记录或存储，也不会用于训练。
让我惊讶的是，这实际上是多么有趣。试试看吧，期待听到你们的想法！
我有一个想法，想创建一个众包的人工智能提示数据库，目前没有任何人工智能模型能够破解这些提示（我希望在我们为 Kilo Code 添加新模型时使用其中的一些）。<p>我在 HN 上看到过很多这样的提示，所以想在这里开个帖子，或许可以为此提供一个集中地点。<p>请在这里分享你能让所有人工智能模型都感到困惑的提示。