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ctxbrew 是一个命令行工具和协议，用于传输和使用适合大语言模型（LLM）的库上下文。<p>如果您正在构建一个软件包并考虑为用户创建一个 MCP 服务器，您应该考虑使用 ctxbrew 作为一个更简单的替代方案，专注于库代码本身。<p>如果您正在开发一个产品，并发现自己在与 LLM 生成使用您依赖项的错误代码作斗争，您应该考虑请求维护者添加对 ctxbrew 的支持。

构建了一个小工具，可以通过一条命令在SSH上设置VLESS + REALITY。它处理以下内容： - 完整的Xray设置 - 客户端配置（vless URI、sing-box、mihomo） - 如果出现问题，可以回滚 示例：./irit.sh --mode setup --host <ip> 欢迎反馈。 [https://github.com/anonymmized/Irit](https://github.com/anonymmized/Irit)

大家好，JSS（JumpstartSignal）是一个免费的、经过ESG筛选的每日股票筛选工具。我是在经历了一些时机不佳的量子计算股票购买后建立这个工具的，因此我觉得有必要学习更多关于系统化、长期投资的方法以及相关的技术分析，而不是单纯追逐热门主题。以下是三个可能引起您兴趣的方面： 1. 方法论在这里有完整的文档：<a href="https://jumpstartsignal.com/how-it-works/" rel="nofollow">https://jumpstartsignal.com/how-it-works/</a>。该系统采用五阶段流程，单独测试了54个信号，并评估了1,836种组合，进行了25个持有期的前向验证。没有任何参数是针对单一回测窗口进行手动调整的。 2. 许多成功、失误和损失的案例研究已经发布，例如：<a href="https://jumpstartsignal.com/case-studies/nvda/" rel="nofollow">https://jumpstartsignal.com/case-studies/nvda/</a> 详细介绍了系统在2018年以5.44美元的价格标记NVDA的32次情况。<a href="https://jumpstartsignal.com/case-studies/sedg/" rel="nofollow">https://jumpstartsignal.com/case-studies/sedg/</a> 显示了-49%的损失，而<a href="https://jumpstartsignal.com/case-studies/tsla/" rel="nofollow">https://jumpstartsignal.com/case-studies/tsla/</a> 解释了为什么系统<i>从未</i>标记特斯拉（在207天中通过了第1和第2阶段，但在评分中仅达到20/100，而需要70才能进入机会层级）。<a href="https://jumpstartsignal.com/results/" rel="nofollow">https://jumpstartsignal.com/results/</a> 还展示了10个最佳入场时机和10个最差入场时机。 3. 一个遗传算法选择了信号权重，但受到限制以保持在多个市场环境下的阿尔法（alpha）稳定（否则它会过度拟合于单一牛市）。这个限制剔除了某些“回测最佳”配置，这些配置仅在2018-2021年有效。 总体来看：2012-2025年在SPOTLIGHT + OPPORTUNITY层级的回测产生了+163%的阿尔法，相较于SPY（结果页面有每笔交易的详细分解）。 每日观察名单会免费发送到您的邮箱；报告、结果和案例研究可以在无需注册的情况下公开浏览。 欢迎大家提问关于方法论、系统的不足之处，或者为什么特定股票的表现如其所示。

今天，一个被激励去追求新颖和创造性的语言模型（LLM）解决了一个厄尔多斯问题和一个hnuser问题，energy123：阅读这个提示后，人们不禁想知道，激励模型走向非常规是否是成功的一部分：“这……可能需要非平凡的、创造性和新颖的元素”。这与我最近探索的想法相连接，设计一种方式，使得LLM能够以新的方式解决问题。我的初步想法是一个文件夹语言，类似于将生活成本上升或住房可负担性等问题转化为一种文件夹语言，其中每个文件夹代表一个代理，例如租户、买家、现状等，并且有一个网络服务器供LLM和人类进行协作，同时，LLM的系统提示会动态适应正在开发的文件夹结构。