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我开始尝试最新的语言模型（LLM），发现它们在计算文件中的行数方面表现不佳。我给Gemini 2.5 flash提供了一个Python脚本，要求它告诉我第27行的内容，但它总是出错。我反复尝试以正确的方式提示它，但都没有成功。 这是LLM机器人仍然不擅长的事情吗？我以为它们已经克服了“草莓”计数的问题。 这是原始文件： https://pastebin.com/FBxhZi6G

我构建了一个开源的电子邮件优先级系统，利用人工智能分类自动整理Gmail邮件。 问题：我每天收到200多封邮件，重要的商业机会常常被新闻通讯和垃圾邮件淹没，手动分类需要耗费数小时。 解决方案：一个NextJS应用程序，具有以下功能： - 通过IMAP连接到Gmail - 使用NVIDIA的Llama-3.1-nemotron-ultra模型进行分类 - 自动创建并将邮件整理到“AI优先级/需要回复”和“AI优先级/商务”文件夹中 - 批量处理邮件，并具有超时保护 - 每15分钟通过定时任务运行一次 技术细节： - 使用NextJS、TypeScript和Tailwind构建 - 利用NVIDIA LLM API进行智能邮件分析 - Gmail IMAP集成，具备适当的错误处理 - 在Vercel上部署，确保环境变量安全 - 完善的日志记录和监控 性能： - 33秒内处理25封邮件 - 99%的分类准确率 - 每天处理200多封邮件 - 节省超过2小时的手动分类时间 分类逻辑识别： - 需要回复：直接问题、会议邀请、客户咨询、个人消息 - 商务：工作机会、合作伙伴关系、投资机会、销售线索 所有内容均为开源，配有全面的文档，免费Vercel部署，使用免费的NVIDIA NIM LLM API，Val Town的免费计划，以及可自定义的AI提示。 GitHub: [https://github.com/anandvc/email-prioritizer](https://github.com/anandvc/email-prioritizer) 您面临哪些电子邮件自动化挑战？非常希望能收到您对分类逻辑的反馈！

CrowdRender 是一种替代渲染农场和渲染农场软件（如 Deadline）的解决方案。<p>我们的软件遵循 GPL V3 许可证，主要支持 Blender 的渲染管线，兼容 Windows、MacOS 和 Linux 系统。<p>该插件的目标是提供一个简单的单一安装包，将笔记本电脑、台式机、工作站或服务器转变为可以协同渲染动画或单幅图像的工作节点。我们旨在尽可能简化这一过程，使得无论是单独的自由职业者，还是在大型工作室工作的技术总监/软件开发人员，都能轻松使用该插件，而无需深入了解网络知识。