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一家多层次营销（MLM）软件开发公司为直销和网络营销企业提供强大的数字解决方案。它设计定制化的平台，具备自动佣金计算、族谱追踪、电子钱包和数据分析等功能。通过关注可扩展性、安全性和易用性，这些公司帮助MLM组织优化运营，提升分销商的参与度。一个强大的MLM软件系统可以减少人工工作，提高透明度，并支持在不断变化的市场中实现长期业务增长。

我们一直在开发一个以GPU为优先的推理平台，专注于可预测的延迟和生产AI工作负载的成本控制。 我们遇到的一些工程问题包括： - GPU冷启动和队列调度 - 多租户隔离而不浪费显存 - 模型加载与容器加载的权衡 - 批量推理与实时推理的路由 - 处理突发工作负载而无需长期保留GPU - 成本可预测性与自动扩展行为之间的平衡 我们记录了架构决策、失败的经验以及成功的做法。 欢迎提出技术问题，特别是关于GPU调度、推理优化和工作负载隔离方面的。

一个由人工智能制作的杜克里肯总统模拟器，能够生成随机事件。目前，这个模拟器相对简单，但这揭示了利用人工智能开发更有趣应用的可能性，超越了仅仅与代理进行对话的方式。

我一直在探索如何高效地向大型语言模型（LLMs）描述用户界面（UI）布局。 问题是：当你要求人工智能生成或修改用户界面时，如何描述当前状态？ - 自然语言（“标题在上，表单在下”）存在歧义 - ASCII 艺术在编辑时会出现对齐问题 - HTML 精确但冗长 我进行了一些测量。对于一个简单的登录表单： - 自然语言：102 个标记 - ASCII 艺术：84 个标记 - HTML：330 个标记 我尝试了一种基于网格的文本格式，使用类似 Excel 的单元格引用： ``` grid: 4x3 A1..D1: { type: txt, value: "Login" } A2..D2: { type: input, label: "Email" } D3: { type: btn, value: "Submit" } ``` 这个格式的标记数为 120，少于 HTML，且比自然语言更精确。 我构建了一个命令行工具，将其渲染为 SVG/PNG：`npx ktr input.kui -o output.png` 我很好奇其他人对此问题尝试过哪些方法。是否有我遗漏的、已经很好地解决这个问题的方案？ 代码链接：[https://github.com/enlinks-llc/katsuragi](https://github.com/enlinks-llc/katsuragi)