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嗨，HN，
我们很高兴地介绍Meto，这是我们的代谢健康3.0平台，重新定义了个性化护理。Meto利用尖端的人工智能、实时可穿戴数据和精准实验室测试，优化与肥胖、激素平衡和长寿相关的结果。
主要亮点：
• 实时可穿戴设备整合：通过Apple Watch、Oura Ring和连续血糖监测仪进行持续监测。
• 基于人工智能的护理计划：通过先进的机器学习算法提供个性化的动态干预。
• 精准实验室测试：根据综合的代谢和激素实验室测试指导量身定制的治疗方案。
• 保险覆盖：提供全面的代谢健康护理，用户无需自付费用。
我们在早期的实验组中看到了令人印象深刻的结果，显示出代谢指标的持续改善和有效的体重管理。
欢迎访问我们的网站并分享您的反馈！
网站： [https://meto.co](https://meto.co)
期待听到您的想法、建议和问题！
嘿，黑客们，世界需要更多品味出众的人工智能研究者，而硬核软件开发者中有一些是最优秀的。许多软件朋友提到，他们从实现中学习的效果比从论文中更好，但现有的开源示例通常仅限于基本的nanoGPT级别的演示。
为了弥补这一差距，我在过去的两个月里全职从零开始重新实现并开源了每一种主要现代深度学习技术的自包含实现。最终成果超越了nanoGPT，包含了超过2万行手工编写的、简洁且注释详尽的PyTorch代码。
我非常希望能收到反馈，以便让这个项目对有意转向深度学习研究的人更有帮助。2020年代是一个超现实的时代，我们需要每个人的参与。
我正在寻找正在开发基于人工智能的DevOps工具的项目或团队——理想情况下是类似于“Heroku 2.0”的解决方案。目前有哪些解决方案在积极开发中？它们的使用案例、权衡，以及开源与闭源的比较是什么？<p>（简单的）DevOps似乎是一个可以一次性解决的问题，就像Lovable处理着陆页一样。