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嗨，HN，
我是一名独立开发者和自由职业者。我创建了ClientPort，以解决我经常遇到的一个问题：与客户分享文件、更新和发票通常意味着在电子邮件、云盘、Notion和各种链接之间来回切换。
ClientPort是一个品牌化的、不需要登录的客户门户，具有以下功能：
1. 让客户通过一个安全的链接访问项目更新、文件和发票
2. 看起来专业，无需客户“自己摸索”
3. 不需要设置整个客户关系管理系统（CRM）
它的设计故意保持简约，专注于自由职业者和独立顾问。
今天在Product Hunt上线（欢迎反馈）：
[https://www.producthunt.com/products/clientport?launch=clientport](https://www.producthunt.com/products/clientport?launch=clientport)
我非常希望能得到大家的反馈，特别是关于您对这种工具的期望，或者您觉得缺少的功能。
如果有任何问题，或者想深入了解技术栈、用户 onboarding，或者我在构建过程中遇到的困难，欢迎随时问我。
感谢您的阅读！
嘿，HN，
我们是HelpingAI团队，我们一直在探索如何让大型语言模型（LLM）的推理速度更快、更高效，尤其是在处理复杂任务时，比如数学问题、编程问题和逻辑难题。
在对我们旧的推理模型进行微调时，意外引入了一个“思考”标签，这个标签在模型响应的中间部分出现。出乎意料的是，这并没有破坏模型，反而创造了一种链式思维的中间步骤——模型的表现因此得到了提升。这个意外的bug激发了我们探索现在称之为“中间推理”的概念。
我们通过在3万亿个针对多阶段推理任务的数据上微调Qwen3-14B，将这一理念进行了扩展，结果让我们大为震惊：
- 相较于DeepSeek-R1、Grok和OpenChat等模型，推理速度提高了5倍。
- 显著降低了令牌使用量和延迟，非常适合初创企业和实时应用场景。
- 在几秒钟内解决基准级别的数学和逻辑问题，而不是几分钟。
例如，在一个困难的数学基准测试中：
- Dhanishtha-2.0用45秒解决了问题。
- DeepSeek-R1则花费了280多秒。
你可以在这里尝试：
- 聊天/API访问: [https://helpingai.co](https://helpingai.co)
- 模型权重（开源）: [https://huggingface.co/HelpingAI/Dhanishtha-2.0-preview](https://huggingface.co/HelpingAI/Dhanishtha-2.0-preview)
我们非常欢迎反馈、想法，尤其是你认为可能会出现问题（或让你惊讶）的边缘案例。
我们乐意回答任何问题，并深入讨论训练数据、微调策略、评估或基础设施！
谢谢，
Varun Gupta
HelpingAI联合创始人
## 这对你有什么好处？
- 我将完全免费为你构建一个最小可行产品（MVP），使用人工智能工具（无需传统编码）
- 你将拥有100%的代码和产品
- 构建过程将被录制，并纳入LaunchMuse课程模块
- 你将获得可以发布和发展的应用程序代码
## 我为什么要这样做？
我正在为LaunchMuse创建课程内容，想向学生展示一个完整的、真实的从构想到发布的构建过程，而这个过程不是我自己的。我正在寻找一个伟大的创意，从零开始构建，并将整个过程录制成视频课程。你将获得一个免费的MVP，而我的学生则可以通过观看真实产品的构建过程来学习。
## 我在寻找什么？
- 一个需要解决的明确问题
- 一个你充满热情但尚未构建的想法
- 一些可以在2-4周内实际成为MVP的东西
## 为什么要相信我？
因为我之前做过多次。真实的应用程序，真实的用户，真实的收入。部分作品集：[LaunchMuse.com](https://launchmuse.com)
## 如何申请？
请在评论中留下以下信息：
1. *问题：* 你要解决的具体问题是什么？
2. *你的解决方案：* 你的应用程序将如何解决这个问题？
3. *目标用户：* 谁最需要这个？
4. *为什么是你：* 你对这个想法充满热情的原因是什么？
我将在7月11日挑选一个创意，并立即开始构建。
我将在多个社区发布这个提议，并将从所有平台的所有提交中仅选择一个获胜的创意。提交后，你同意将构建过程录制并作为LaunchMuse课程的教育内容使用。你的创意、公司名称和开发过程将出现在课程视频中。你仍将拥有最终产品的100%所有权，并可以随意使用。
事情总会发生，但前提是你要开始。
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请仅提交你愿意公开分享的创意，并且这些创意将成为我的教育内容。你将保留最终产品的所有权利。