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在这里，您可以根据给定的场景逐步模拟您的系统设计并解决系统设计难题。 背景故事： 我是一名数据工程师。在为一些公司的系统设计面试准备时，我意识到互联网上大多数材料只是某人在解决特定的系统设计问题，通常以非常长的文本或视频形式呈现，但几乎没有教我如何思考这个问题。如果我有另一种设计方案，也没有可靠的方法来验证它是否可行，以及它与最佳系统的比较结果。因此，我想到了构建一个模拟器。在构建的过程中，我意识到我可以把它变成一个游戏。

软件行业陷入停滞，大家都忙着购买Claude和ChatGPT的许可证以降低运营成本。<p>新闻中充斥着人工智能或与人工智能相关的文章，以至于这个话题变得乏味。<p>世界上有哪些令人兴奋的创新正在发生？有哪些优秀的产品正在开发，但我们却没有听说？

我在让这个功能正常工作时遇到了困难，因为没有官方支持通过蓝牙和有线连接报告电池寿命。这花了一些时间进行尝试和错误，但现在有一个可以正常工作的菜单栏项目、一个控制中心命令，能够与桌面小部件（你可以看到 AirPods、鼠标等）配合使用，并且你还可以用它来控制灯光！希望这能对某些人有所帮助 :) 很大一部分功劳要归于 Claude Code 和 Keychron，因为他们提供了开源固件。这是在 K10 Pro 上测试的。

我很好奇两代人工智能模型之间究竟发生了什么。<p>例如，如何从Sonnet发展到Opus？Opus是从头开始训练的，还是基于Sonnet构建的，或者是与Sonnet大致相同但计算能力和训练量更大的模型？<p>像Astra这样的模型为何能在某些能力上突然实现大幅跃升？是什么阻止了Anthropic、Mistral或其他公司做同样的事情？<p>主要的区别仅仅是更多的计算能力和资金，还是有训练方法、数据、架构和研究突破是竞争对手可能不知道的？<p>我想不出更合适的地方来询问这个问题。我猜这里有一些人实际上在这些模型上工作，并知道背后的情况。

我之所以构建这个，是因为我自己托管了很多东西，想要简化创建一个简单的静态网站的过程，不需要后端，也不需要 NGINX/Caddy/Traefik 的配置，只需通过复制一个文件即可立即部署。这个项目由 Golang 内置的反向代理包提供支持。 另一个很棒的免费功能是，它是基于 [Pocketbase](https://pocketbase.io) 构建的，因此整个应用程序都是免费的 API 驱动。这为你提供了一些 AI 集成的起点。 非常适合快速制作演示以向客户推介，或者创建临时的静态网站与朋友、家人或同事分享。