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标题<p>展示HN：Sophina — 将会议记录和需求转化为开发票据的人工智能<p>正文<p>我们开发了Sophina，一款以人工智能为核心的项目管理工具，能够自动将会议记录和需求文档转换为开发票据，并提供实时仪表板和简洁的用户界面。<p>关键点：<p>从会议记录和需求文档自动生成票据的人工智能<p>创建票据所需时间减少多达80%<p>实时项目仪表板和团队管理工具<p>提供免费和付费计划<p>如果您管理Scrum或敏捷团队，并且厌烦手动创建票据，欢迎尝试并告诉我们您的想法——我们特别欢迎关于准确性、集成和用户体验的反馈。<p>演示/注册：<a href="https:&#x2F;&#x2F;en.sophina.biz" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;en.sophina.biz</a>

嘿，HN， 我最近一直在思考一个问题：原始的大型语言模型（LLM）虽然强大，但在高风险决策中并不安全。过去几个月，我一直在构建一种混合架构，以使它们更加理性和有序。 为了测试这一架构，我建立了一个AI竞技场。 这个架构是神经-符号-因果的： * **神经（GPT-4o）：** 创造性的战略家，提出行动建议。 * **符号（Guardian）：** 一个硬编码的、经过形式验证（TLA+）的规则引擎。它是一个安全层，能够对不良想法说“不”。 * **因果（Oracle）：** 一个基于历史数据训练的`econml`模型，用于预测任何给定行动的长期价值。 这个竞技场是一个Streamlit应用程序，里面的这些代理进行竞争。我看到的第一件事是，完整的奇美拉代理选择持有现金，从而成功地在模拟市场崩溃中生存下来，而一个更简单的“仅LLM”代理则遭受了重大损失。这证明有时候最聪明的举动就是不参与。 这是一个早期的封闭测试版，将于10月7日启动。我希望得到技术人员的反馈。如果你感兴趣，给这个仓库加星是获取邀请名单的最佳方式。 提前访问的代码：Spartacus 仓库链接：[https://github.com/akarlaraytu/Project-Chimera](https://github.com/akarlaraytu/Project-Chimera) 技术栈：Python, Streamlit, LangChain, econml, pandas_ta, TLA+。 我会在评论区待一天，回答问题。非常感谢任何想法或批评。