我开发了一个自定义的GPU内核，能够每秒处理超过4000万次并行代理操作，同时在多次运行中保持明显的确定性结果——这在GPU并行处理领域通常被认为是不可能的。
性能演示： [https://youtu.be/Y3Jg8RCZ65c](https://youtu.be/Y3Jg8RCZ65c)
确定性证明： [https://youtu.be/fk7NMNGcfSY](https://youtu.be/fk7NMNGcfSY)
整个运行时小于10MB。欢迎讨论潜在的应用！
联系方式： autoscriptlabs@gmail.com
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以下是协议工作流程。我们定义 g 为阶数为 q 的乘法循环群 G 的生成元。我们定义 p = 2q + 1（一个安全素数）。值 p、g、a1、b1、c1 对于证明者和验证者都是公开的。a1 = g^a mod q，b1 = g^b mod q，c1 = g^ab mod q，其中 a 和 b 是加密安全的随机生成数。证明者希望证明他知道一个秘密 x。证明者计算 y1 = g^x mod q 和 y2 = b1^x mod q。证明者将 y1 和 y2 发送给验证者。验证者随后计算一个挑战值 s，并将其发送给证明者。证明者接着计算 z = (x + as) mod q。证明者将 z 发送给验证者。验证者然后进行两个检查：g^z mod q = a1^s * y1 mod q 和 b1^z mod q = c1^s * y2 mod q。如果检查通过，则意味着证明者确实证明了他知道 x。可以数学上证明，这些检查仅在证明者知道一个有效的 x 时才为真。
Liven Beta 构建了您代码库的依赖关系图——包括函数、类以及跨文件和文件夹的关系，并立即在终端中显示出来。可以将其视为开发者和大型语言模型（LLMs）的上下文引擎。
一个免费的轻量级收件箱，供创作者收集来自社区的想法、反馈、内容建议和链接，所有内容集中在一个地方。<p>你的观众可以提交并投票选择他们希望你下一个反应的内容，这样你就可以专注于最相关、最吸引人和影响力最大的内容。<p>一些优秀的使用案例包括：
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嗨，HN，
我开发了一个简单的口琴练习应用程序，它可以实时显示每个孔的音高和弯音目标。这个应用帮助布鲁斯口琴演奏者可视化他们的技巧并改善音准。
没有追踪，没有广告，开源（MIT许可证）。
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