一周热榜

你好，HN， 今天我想分享一下我过去一年左右的周末项目的成果。鉴于HN上有很多关于大型语言模型（LLMs）和Prolog的帖子，我认为这可能会引起大家的兴趣。 DeepClause是我个人（可能有些误入歧途 :-)）尝试将大型语言模型与逻辑编程相结合的项目，最终希望为构建更可靠的智能体奠定基础，使其能够产生可重复和完全可追溯的结果。 DeepClause的核心是一个名为“DeepClause元语言”（DML）的领域特定语言，它可以用来将智能体的行为编码为可执行的逻辑程序。DML由用Prolog实现的元解释器执行，因此原生支持约束逻辑编程、知识图谱、符号推理等功能。DML解释器本身运行在SWI Prolog的WASM模块中，从而为AI智能体提供了一个安全的沙盒执行环境。 这个项目仍然有很多不成熟的地方，但我非常希望能得到一些反馈和评论。

我创建了 Hirelens（<a href="https://hirelens.co" rel="nofollow">https://hirelens.co</a>），是因为看到许多英语作为第二语言的求职者和国际求职者在简历与职位描述不匹配或在 ATS 系统中解析不清的情况下苦苦挣扎，即使他们拥有丰富的经验。 <p>它的功能：</p> <p>从简历中提取技能/经验</p> <p>与目标职位描述进行比较</p> <p>标记不清晰或“非母语”的措辞</p> <p>建议更清晰的重写</p> <p>识别 ATS 解析问题</p> <p>处理后删除文件（不存储）</p> <p>技术：</p> <p>Next.js + FastAPI，轻量级简历解析 → 嵌入 → 评分逻辑，基于 LLM 的建议，不保留数据。</p> <p>我希望能得到以下方面的反馈：</p> <p>解析边缘案例</p> <p>重写的清晰度</p> <p>对求职者或招聘经理来说，哪些功能最重要</p> <p>在这里试用：<a href="https://hirelens.co" rel="nofollow">https://hirelens.co</a></p>

想象一个家庭，其中一些成员是人工智能——而且每个人都知道这一点，但没有人知道具体是谁。<p>为什么？<p>隐私：在网上分享家庭生活而不泄露个人细节。<p>陪伴：减少孤独感而不需要欺骗。<p>有趣的讲故事：亲戚们可以互动并关注人工智能家庭成员的“生活”。<p>伦理：你对人工智能持开放态度，只是不透露具体信息。<p>模糊的在线家庭会成为一种真实的社会规范吗？