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您是如何准备数据的？面临哪些挑战？您是如何大规模生成数据的（例如，使用大型语言模型生成合成数据）？<p>好奇的心灵想知道 :)
我有一个想法，想创建一个简单的网页应用，让人们挑战自己在附近或自己的照片库中找到特定的事物。<p>这个应用有两种“模式”：
1. 显示每天预选的挑战。只需打开主页 <a href="https://canyoulook.at" rel="nofollow">https://canyoulook.at</a> 即可查看。
2. 任何用户都可以创建自己的挑战，并与朋友分享链接，就像这里帖子中的URL那样。
在图片揭晓后，你可以分享结果文本，灵感来自Wordle :）。<p>该应用通过生成图像描述（使用Llama-3.2-11B-Vision-Instruct）并将结果文本与在DeepInfra.com上运行的MiniLM-L6-v2进行比较，这似乎是让我运行LLM API的最简单方法。
“今天我们听说很多人用 Replit 替代了价值数十万美元的垂直 SaaS。我认为垂直 SaaS 正面临困境。” https://x.com/plzaccelerate/status/1946389738803335645
HN 社区有没有这种情况的例子，而不是来自于销售 AI 工具的人？我问这个问题是因为我自己制作并销售垂直 SaaS，我们还没有看到相关的证据。目前为止，我们已经能够显著减少会计、法律和咨询的支出，但由于许多很酷的 AI 订阅（如 Claude Code 等），我们的横向 SaaS 支出却在增加。