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我构建了一个简单的命令行工具，以解决我经常遇到的问题：在任何给定时间，通过 OpenAI、Anthropic、Google 和 xAI 的 API，具体有哪些模型名称是可用的？ 这些 API 本身提供了相关信息，但我厌倦了查看文档或编写一次性脚本。现在我只需运行： ``` $ llm-models -p Anthropic ``` 就可以获取当前的可用模型列表，且名称易于阅读。 安装方法： ``` macOS: brew tap ljbuturovic/tap && brew install llm-models Linux: pipx install llm-models Windows: pip install llm-models ``` 该工具在 Claude Code 的帮助下构建。它直接查询每个提供商的 API，因此您获得的是实时可用性，而不是过时的文档。 欢迎反馈，如果有兴趣，我也很乐意添加更多的提供商！

当前的人工智能聊天助手面临一个根本性挑战：在长对话中的上下文管理。虽然现有的大型语言模型（LLM）应用通过多个独立的对话来绕过上下文限制，但一个真正类人化的AI助手应该能够维持一个连贯的对话线程，因此高效的上下文管理至关重要。尽管现代的LLM具有更长的上下文能力，但它们仍然受到长上下文问题的困扰（例如，上下文衰退问题）——随着上下文的延长，推理能力会下降。 为了缓解上下文衰退问题，已经发明了基于记忆的系统，然而，基于记忆的表示本质上是有损的，必然会丢失原始对话中的信息。原则上，没有任何一种有损表示可以在所有下游任务中都完美适用。这导致了定义灵活的上下文管理系统的两个关键要求： 1. 保留原始数据：一个可以在必要时检索原始对话的索引系统。 2. 多分辨率访问：能够按需检索不同细节层次的信息。 ChatIndex 是一个上下文管理系统，使得LLM能够通过层次树状索引和智能推理检索，有效地导航和利用长对话历史。 开源代码库： [https://github.com/VectifyAI/ChatIndex](https://github.com/VectifyAI/ChatIndex)

嗨，HN， 我们正在构建Rivellium——一个多资产投资平台，让人们能够投资于真正的、产生收入的小型企业（如制造业、物流、服务公司等），而不是高风险的初创企业或加密货币代币。 我们的核心理念是：让真实经济的投资变得可及、透明，并通过自动化的AI评分和未来的P2P二级市场来支持。 以下是一些技术细节： - 评分引擎：结合结构化的小型企业财务数据、运营指标和行业基准。 - 使用Stripe和INXY Payments进行多种方式的存款（信用卡、银行转账、本地支付方式）。 - 基于Python后端构建，采用异步管道进行风险/财务建模。 - 前端：React + 模块化用户界面系统。 - 基础设施：GCP + Vercel。 - KYC/AML通过Medallion处理（自动验证 + 制裁/PEP检查）。 我们最近推出了我们的最小可行产品（MVP）——首批用户和初始投资已经开始涌入。目前正在进行的工作包括： - 公共资产层（指数化工具） - 提供流动性的P2P二级市场 - 更新后的用户界面（本周发布） - 推荐系统 - 为投资者提供扩展报告 我们仍处于早期阶段，因此我非常希望能得到HN社区的反馈： - 对这个模型的看法？ - 我们可能低估的风险？ - 让评分引擎更强大的想法？ - 有什么地方看起来不清楚、不安全或技术上薄弱？ 欢迎提出任何问题。我并不是想推销什么——我主要是希望从之前构建过金融或市场系统的人那里获得诚实的技术/产品反馈。 感谢阅读。