你好，
我终于鼓起勇气将Fluent开源了，这是一种面向数组的可微分语言，我一直在为“新型纸张”项目构建它。演示可以在[0]查看。
以下是一些显著特点：
1. 每个操作符都是用户可（重新）定义的。如果你不喜欢用`:`来写赋值，可以改成你喜欢的任何形式。可以创建新的奇特操作符——尽情实验吧。
2. 可微性。该语言适合使用梯度下降法的机器学习任务。
3. 反应性。值可以是反应式的，因此下游值会像电子表格一样自动重新计算。
4. 严格的从左到右的运算顺序。评估和读取应该是同一件事。
5. 词语和符号是可以互换的。它们都是某种事物的名称，对吧？
6. （前缀、中缀、后缀）风格。你可以选择适合自己的风格。
它有自己的集成开发环境（IDE），可以实时评估和可视化值。整个程序在浏览器中运行（推荐使用Chrome），确实有很多bug，可能会崩溃你的浏览器/计算机/股票投资组合，所以请小心。
一些诱饵——线性回归（Ctrl+O，“linear-regression-compressed”或[6]）：
```
x: (0 :: 10),
y: (x × 0.23 + 0.47),
θ: ~([0, 0]),
f: { x | x × (θ_0) + (θ_1) },
: { μ((y - f(x)) ^ 2) },
minimize: adam(0.03),
losses: $([]),
(++): concat,
{ losses(losses() ++ [minimize()]), } ⟳ 400,
(losses, θ)
```
---
[0]: [https://mlajtos.github.io/fluent/?code=RG9jdW1lbnRhdGlvbg](https://mlajtos.github.io/fluent/?code=RG9jdW1lbnRhdGlvbg)
[1]: [https://mlajtos.mu/posts/new-kind-of-paper](https://mlajtos.mu/posts/new-kind-of-paper)
[2]: [https://mlajtos.mu/posts/new-kind-of-paper-2](https://mlajtos.mu/posts/new-kind-of-paper-2)
[3]: [https://mlajtos.mu/posts/new-kind-of-paper-3](https://mlajtos.mu/posts/new-kind-of-paper-3)
[4]: [https://mlajtos.mu/posts/new-kind-of-paper-4](https://mlajtos.mu/posts/new-kind-of-paper-4)
[5]: [https://mlajtos.mu/posts/new-kind-of-paper-5](https://mlajtos.mu/posts/new-kind-of-paper-5)
[6]: [https://mlajtos.github.io/fluent/?code=eDogKDAgOjogMTApLAp5OiAoeCDDlyAwLjIzICsgMC40NyksCs64OiB-KFswLCAwXSksCmY6IHsgeCB8IHggw5cgKM64XzApICsgKM64XzEpIH0sCvCdk5s6IHsgzrwoKHkgLSBmKHgpKSBeIDIpIH0sCm1pbmltaXplOiBhZGFtKDAuMDMpLApsb3NzZXM6ICQoW10pLAooKyspOiBjb25jYXQsCnsgbG9zc2VzKGxvc3NlcygpICsrIFttaW5pbWl6ZSjwnZObKV0pLCB9IOKfsyA0MDAsCihsb3NzZXMsIM64KQ](https://mlajtos.github.io/fluent/?code=eDogKDAgOjogMTApLAp5O...)
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我非常喜欢Claude Opus，因为它在理解功能请求方面表现得非常出色，并且通常能够与我的代码库保持一致（我的代码库完全是用Opus从零开始编写的）。<p>我最近注意到，当我在晚上（美国东部时间）使用Opus时，它在处理我定期提交的相同类型请求时，常常会陷入极端的思维误区。它更倾向于进行一些会破坏代码的重构，然后在这些错误上反复迭代，形成一种螺旋式的错误循环。一个通常只需3-4分钟的请求，可能会变成一次10分钟的冒险，直到我撤回更改，指出错误，然后再试一次。它会乐于承认错误，但这种模式似乎一直存在。<p>我还没有进行过类似的对比测试，这会很有趣，但有没有其他人注意到同样的问题？
在许多当前活跃的讨论中，社区成员提到最近的语言模型（LLM）带来了显著的生产力提升。我认为，了解这些成功案例所涉及的问题领域和业务线对我们所有人来说都将是很有启发性的。
一个好的例子是：“我的团队使用Claude Code Opus 4.5开发并发布了一款iOS健身应用，现在有1万名付费用户。”这表明你的过程所取得的成果找到了付费客户。
而一个不太有帮助的例子是：“我的团队比以往任何时候都更快地关闭工单”或“我终于完成了我一直在写的小说，我的朋友们说它很棒！”这些例子不够有趣，因为它们没有提供市场反应的任何洞察。
嗨，我是克里斯，Shimmer的联合创始人之一（<a href="https://www.shimmer.care">https://www.shimmer.care</a>），今天我们推出了我们的新应用程序Indy（<a href="https://www.shimmer.care/indy">https://www.shimmer.care/indy</a>）。Indy是一款针对注意力缺陷多动障碍（ADHD）的应用，旨在提供结构化的规划、反思和自我意识练习。
这是一个演示：<a href="https://www.youtube.com/watch?v=zDSDxyXv6i4" rel="nofollow">https://www.youtube.com/watch?v=zDSDxyXv6i4</a>。
我们在2022年创立了Shimmer，源于我被诊断为成人ADHD，此后推出了多个ADHD支持的版本（包括一对一辅导、网络工具、身体陪伴和AI辅助辅导）。在这些发布和8万次辅导会话中，我们不断遇到同样的限制：“知道该做什么”对ADHD患者来说通常不是问题。更大的挑战是如何在时间上持续地执行这些计划，特别是在注意力、动机和情绪状态波动时。
这与文献中探讨的一个有用的区分相吻合（例如，<a href="https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4589250/" rel="nofollow">https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4589250/</a>）：即“冷”执行功能（面向未来的规划、方向、价值观）与“热”执行功能（当下的情绪、紧迫感、冲动、压倒感）。大多数工具都侧重于管理后者。生产力应用程序推动执行，一般的聊天机器人提供建议，但都无法可靠地支持热与冷执行功能在数周和数月之间的互动。
因此，我们构建了Indy，这是一个旨在同时支持这两者的AI支持系统。以下是它的工作原理概述：
<i>引导未来规划</i>：用户被引导创建一个结构化的地图，涵盖有意义的过去经历、当前优先事项和即将到来的未来时刻。这成为个性化的基础，使他们在应用中所做的一切都能帮助他们更接近这些目标。
<i>每日和每周检查</i>：用户通过简短、低摩擦的聊天流程来设定当天的优先事项（最常见的使用场景是将优先事项进行脑力风暴，然后让Indy帮助整理）。系统并不假设一致性或线性进展，而是根据用户的先前行为调整提示，而不是强制固定的日常。
<i>纵向洞察</i>：随着时间的推移，Indy会提取输入中的模式，以便用户可以看到努力、专注和障碍的趋势。这有助于抵消ADHD患者常见的体验：1）忘记什么有效/无效，2）感觉“没有变化”。
<i>解决困境</i>：当用户报告感到受阻时，Indy会使用结构化的、基于行为改变的提示，帮助识别实际阻碍他们的因素（例如，精力、清晰度、情感负担、环境），并缩小到具体的下一步。
<i>包含努力的进展</i>：Indy分别跟踪成功、努力和洞察，帮助用户提炼出成员在没有实现客观结果的日子里所展现的积极方式（例如，努力、心态）。
为什么要使用AI来实现这些？为什么是现在？主要有两个原因：（1）可负担性：尽管持续的人类支持通常优于技术解决方案，但这种可用性对大多数人来说太昂贵。即使是每周的辅导（我们的核心产品）对许多人来说仍然太贵。技术解决方案提供了一定程度的支持，而不是完全没有支持。（2）个性化：AI使得构建能够保持连续性、随时间个性化并响应上下文的系统成为可能，而不依赖于固定模板或需要持续的人类参与。
我们在使用AI为Indy服务时遇到的主要挑战是防止其陷入泛泛而谈的建议、生产力压力或过度自动化/依赖。相反，我们专注于将AI作为支架和能力建设的工具：支持反思、解决问题和责任，同时保持用户的自主权，并明确界定非医疗用途的界限。
Indy是免费的，欢迎尝试：<a href="https://www.shimmer.care/indy">https://www.shimmer.care/indy</a>。
如果你在应用AI方面有经验，或者你有ADHD，我们很想知道：- 你尝试过哪些其他ADHD的AI工具，喜欢哪些，觉得缺少哪些；- 你如何看待AI与人类支持在你生活中对ADHD的作用；- 你对入门和首次使用的感受，以及任何积极或批评的反馈。
我很想听听你对Indy的（ADHD）体验或反馈。