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我们面临着高额的AWS账单，尽管对这方面的了解不多，但我们意识到，自行组装硬件的成本大约相当于在AWS上租用1到3个月的费用。因此，选择自行构建硬件显而易见。
此后，我们开始向朋友和家人扩展，并自豪地报告我们已经为几家小企业节省了大量资金。
我们位于北卡罗来纳州，与us-east-1的延迟低于8毫秒。在过去一年中，我们的正常运行时间达到了99.99%。我们的收费在相当于AWS机器的1/3到1/2之间（通常更接近1/3），同时对于任何停机时间提供300%的退款。
我们并不适合用于像消费者银行应用、FedNow或Instagram后端等关键任务，但我们非常适合用于数据科学实验的高内存实例、尝试使用GPU和CUDA，以及为您的iOS应用或Chrome扩展托管内存密集型后端。
我们还提供直接电话支持……我们在金融、软件工程和数据中心方面都有背景，因此我们很乐意帮助您制定策略。
哦，对了，我们还有GPU。
我是一名前《星际争霸 II》职业选手，2014 年退役后开始从事开发工作。
我为程序员和小型企业/初创公司制作了一个免费的网络应用安全平台。WraithScan（[https://wraithscan.com](https://wraithscan.com)）有双重含义……你可以猜到，隐形幽灵 + 计算机监视，但它也是一个用于检测网络应用攻击向量的网络扫描器。
隐形幽灵在如今看来有点过时，对吧？
无论如何，它可以测试以下漏洞：
- SQL 注入
- 跨站脚本（XSS）
- 开放重定向
- 暴露的 .env / 备份文件
- 配置错误的 CORS
- 配置错误的 SSL/TLS 设置
- 不安全的头部
- 不安全的 cookies
- 目录列表
- 常见的 CVE
- 以及更多
有一个付费层级提供一些灰盒测试（黑盒测试也在筹备中），但价格仍然相对便宜。
总之，请查看一下。欢迎所有的批评、反馈和评论！谢谢！
我指的是它的代码生成。<p>我记得很久很久以前，ChatGPT可以一直持续生成代码。你只需轻轻一推，它就会乐意地“继续生成”——毫不犹豫，也不吝啬。<p>但在某个时刻，它们似乎意识到，等一下……我们已经很受欢迎了，开始变得有些矜持。输出限制、生成内容被剪辑，以及一种普遍的“好吧，这对你来说已经够了”的感觉。<p>所以现在我在Gemini Pro上拼命生成尽可能多的代码。部分原因是它真的很棒，部分原因是我有一种隐隐的感觉，这种慷慨可能不会永远持续下去。
我花了几个月的时间设计一个框架，用于并行协调多个大型语言模型——不是为了选择“最佳”模型，而是让它们进行争论、混合输出，并在结构上保留不同意见。
这个框架叫做Maestro，以下是白皮书链接：
<a href="https://github.com/d3fq0n1/maestro-orchestrator">https://github.com/d3fq0n1/maestro-orchestrator</a>
（叙述版本在这里：<a href="https://defqon1.substack.com/p/maestro-a-framework-for-coherent" rel="nofollow">https://defqon1.substack.com/p/maestro-a-framework-for-coher...</a>）
核心思想：
- 提示被分发到多个大型语言模型（例如，GPT-4、Claude、开源模型）
- 系统比较它们的输出并进行综合
- 它从不归结为单一声音——最终遵循66%的规则：2票支持主要输出，1票保留异议
- 人类评论员和类比验证者可以被触发以进行现实世界的确认（当声明需要依据时）
- 反馈循环不仅学习正确/错误的输出，还学习哪种类型的分歧能引导更深层的真理
Maestro不是一个产品或API——它是一个关于合成智能的开放公民层的提案。它旨在确保认知的完整性并抵制集中控制。
欢迎分享想法、批评或合作。
大家好，再次分享关于 ClipBin 的信息。这次我分享的是 GitHub 的链接。
对于新来的朋友，ClipBin 是分享文本或代码最简单且最安全的方式。欢迎大家访问 <a href="https://clipb.in" rel="nofollow">https://clipb.in</a> 尝试一下 ClipBin。