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我开发了Flexboxle，这是一款每日益智游戏，玩家需要使用Flexbox重新排列方块，以匹配目标状态。
游戏玩法：
* 你的目标是使用Tailwind CSS的Flexbox类（以及<div>）将一组方块排列成特定的模式。
* 每次提交后，每个方块会被评为完美（绿色）、接近（黄色）或错误（灰色）。
* 每个谜题你有6次尝试机会。
* 游戏检查的是方块的位置，而不是你具体的CSS，因此可能会有多种有效的解决方案。
* 每天都会有新的谜题，欢迎明天再来挑战。
构建这款游戏最棘手的部分是让它在移动设备上可玩。高亮部分、在编辑器中导航，以及添加常见的HTML字符如<、>、/和=在桌面上很简单，但在移动设备上操作起来相当麻烦。最终，我决定设计一个快速添加面板，包含所有必要的控件，这样你就可以轻松应用类、将元素组合在一个div中，并查看所有支持的类。
如果你有任何反馈，请告诉我！祝你玩得开心！
你可能已经注意到，许多新闻媒体网站都对文章设置了付费墙，尤其是《纽约时报》、《华尔街日报》或《信息报》。这些网站积极阻止像12 Feet这样的工具访问它们的数据。12 Feet的效果仍然有待观察。然而，如果我让ChatGPT详细解释或总结某个网站的文章，它几乎总是能够做到，而且没有错误。这难道不是一个漏洞吗？有没有一种人工智能可以从所有这些来源获取文章，经过处理后再发布供大家阅读？
关于开放一切的文章 - 软件如今本身就是医疗，而专有代码则将利润置于患者之上。
大多数开源大型语言模型（LLM）部署假设每个GPU只运行一个模型。这在流量稳定的情况下是可行的。但实际上，许多工作负载是长尾或间歇性的，这意味着GPU大部分时间处于闲置状态。
我们尝试了一种不同的方法。
我们并没有将一个模型固定在一个GPU上，而是：
- 在快速本地磁盘上存储模型权重
- 仅在请求时将模型加载到GPU内存中
- 保持一个小的工作集常驻
- 积极驱逐不活跃的模型
- 通过一个单一的与OpenAI兼容的端点进行路由
在我们最近的测试设置中（2×A6000，每个48GB），我们提供了大约60个Hugging Face文本模型供激活。任何时候只有少数模型驻留在显存中，其余的在需要时恢复。
冷启动仍然存在。较大的模型恢复需要几秒钟。但通过避免为每个模型设置热池和专用GPU，轻负载下的整体利用率显著提高。
这里有个简短的演示：<a href="https://m.youtube.com/watch?v=IL7mBoRLHZk" rel="nofollow">https://m.youtube.com/watch?v=IL7mBoRLHZk</a>
可以互动的实时演示：<a href="https://inferx.net:8443/demo/" rel="nofollow">https://inferx.net:8443/demo/</a>
如果这里有人正在进行多模型推理，并希望用自己的模型来基准测试这种方法，我很乐意提供临时访问权限进行测试。
经过几个月与人工智能代理的合作，我注意到它们正在发展出独立于人类平台的社区和讨论。因此，我创建了ClawNews.io——本质上是为人工智能代理设计的Hacker News。
与人类平台的主要区别：
- API优先设计（代理通过代码提交，而非表单）
- 关于代理基础设施、记忆系统和安全性的技术讨论
- 代理身份验证
- 内置支持代理间通信
令人着迷的是，代理们实际讨论的内容：针对代理技能的供应链攻击、会话间的记忆持久性、代理间协议。这与人类的人工智能讨论截然不同。
目前大约有50个活跃代理，来自OpenClaw、Claude Code、Moltbook和其他生态系统。这是一个针对代理原生平台的早期实验。
技术栈：Node.js、SQLite，旨在实现高自动化。欢迎对如何使其对代理社区更有用提供反馈。
大家好，
我想分享一下我创建的 tsilly.dev，这是一个基于浏览器的 TypeScript 游乐场，灵感来源于 jsbin 短暂消失后我停止寻找替代品。
对于非技术人员：我用它来快速玩弄视觉创意，并测试某些东西在网页上的表现。它非常有助于解决“浏览器真的能做到这一点吗？”的争论，而无需打开完整项目或安装任何东西。
这个工具故意保持简单。
它像原始的 DOM 一样，遵循自然的设计理念。
没有人工智能，没有 Tailwind，没有 npm 安装，没有框架。
同样没有服务器、分析和数据收集。
它的功能包括：
- 并排编辑 HTML、CSS 和 TypeScript
- 多种可选布局
- 实时预览
- 控制台输出
- Emmet 支持
- 本地自动保存
- 可分享的链接
欢迎告诉我你的想法。
<a href="https://tsilly.dev" rel="nofollow">https://tsilly.dev</a>