我觉得如今的拼搏文化更加显著并受到推崇。但我很好奇是否还有一些公司倾向于将会议保持在最低限度，甚至不召开会议，以优化自主性、信任，并给员工提供安静工作的空间。
现在我想到的一些仍然以这种方式运作的公司有：Doist、DNSimple、Cliniko、Calibre、HeadshotPro。
还有其他公司吗？
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欧盟立法（在许多情况下影响英国和美国公司）要求能够真实重构代理事件。我在多个受监管的行业工作了多年，最近意识到了这个缺口。
我们已经具备了强大的可观察性，但如果有人让我证明几个月前某个特定AI决策的确切发生情况（并证明日志记录没有被篡改），我做不到。
欧盟人工智能法案已经生效，其第12条将在今年8月生效，要求对高风险系统进行自动事件记录，并保留六个月，许多法律评论员认为这更像是一个仅附加的账本要求，而不是标准的应用日志记录。
考虑到这一点，我们为使用Vercel AI SDK的Node应用构建了一个小型的免费开源TypeScript库，该库将推理捕获为仅附加的日志。它将模型包装在中间件中，自动将每次推理调用记录为结构化的JSONL格式到您自己的S3存储桶中，使用SHA-256哈希链条进行篡改检测，强制执行180天的保留期，并提供命令行界面以重构决策并验证完整性。还有一个覆盖命令，用于标记可能的缺口（在实践中，遗漏比编辑更具风险）。
该库故意设计得很简单：使用TypeScript，针对Vercel AI SDK中间件，支持S3或本地文件系统，采用线性哈希链条。它也与Mastra（代理框架）兼容，我乐意通过拉取请求扩展其集成。
博客文章及仓库链接： [https://systima.ai/blog/open-source-article-12-audit-logging](https://systima.ai/blog/open-source-article-12-audit-logging)
我非常重视反馈、想法和任何批评。
我正在构建一个接受USDC支付的SaaS。简单的需求是：客户发送稳定币，我需要知道它们何时到达以及金额是否匹配。目前的选项似乎有：
1. 支付处理器（如Coinbase Commerce、NOWPayments）——处理所有事务，但每笔交易收取0.5%-1%的费用。在一笔1万美元的支付中，这意味着仅确认费用就要50-100美元。
2. 自己动手使用Alchemy/Infura的webhooks——轮询转账事件，匹配金额，跟踪确认，处理重组，构建重试逻辑。我花了大约两周时间，但仍然不够稳定。
有没有折中的办法？有没有什么只做验证部分的解决方案——“告诉我在Y地址收到X金额”——而不涉及保管、结账或费用的开销？
我很好奇其他人是如何处理这个问题的，特别是在像Base这样的二层网络上，交易成本微乎其微，但验证基础设施的复杂性与主网相同。
大家好，
这是Kanon 2 Enricher，首个层次化图形化模型。它代表了一种全新的AI模型类别，旨在将文档语料库转化为丰富且高度结构化的知识图谱。
简而言之，我们的模型能够：
- 实体提取、分类和链接：识别关键实体，如个人、公司、政府、地点、日期、文档等，并对其进行分类和链接。
- 层次分割：将文档拆分为完整的层次结构，包括分部、章节、小节、段落等。
- 文本注释：提取常见的文本元素，如标题、签名、目录、交叉引用等。
我们从零开始构建了Kanon 2 Enricher。Isaacus法律图谱架构（ILGS）中的每个节点、边和标签都对应我们模型中的至少一个任务头。总共，我们构建了58个不同的任务头，并与70个不同的损失项进行了联合优化。
得益于其新颖的架构，与典型的LLM不同，Kanon 2 Enricher并不是逐个生成提取（这可能引入幻觉的可能性），而是一次性直接对文档中的所有标记进行分类。这使得它非常快速。
由于Kanon 2 Enricher的功能集非常广泛，它可以用于无数应用，从金融取证和尽职调查到法律研究。
到目前为止，我们看到的最酷的应用之一是，加拿大政府利用数千条联邦和省级法律构建了一个知识图谱，以加速监管分析。另一个酷的应用是我们自己构建的，自1903年以来的澳大利亚高等法院案件的3D互动地图，您可以在我们公告的开头找到。
我们的模型在过去一个月中已经投入使用，因为我们通过封闭测试版发布了它，参与者包括Harvey、KPMG、Clifford Chance、Clyde & Co、Alvarez & Marsal、Smokeball以及其他96个设计合作伙伴。他们的反馈对Kanon 2 Enricher在公开发布前的改进至关重要，我们对每一位测试参与者都深表感谢。
我们期待看到其他开发者在公开发布后，利用我们的模型构建出什么样的应用。
获取诈骗者的钓鱼邮件分发列表的好方法是什么？用于收集零日钓鱼链接，以便提交给杀毒软件公司，以及出于教育目的。