嘿，HN社区！我们是Preston和Eitan，我们正在构建Relace（[https://relace.ai](https://relace.ai)）。我们的目标是让构建代码代理变得简单且便宜。
以下是我们应用模型与整体文件编辑的一个示例：
[https://youtu.be/J0-oYyozUZw](https://youtu.be/J0-oYyozUZw)
构建可靠的代码代理是很困难的。在简单原型之外，任何在生产环境中进行代码生成的应用都会迅速遇到两个问题——如何可靠地应用差异，以及如何管理代码库的上下文？
我们专注于以数量级更低的价格和延迟解决这两个问题。
我们在二月份发布的第一个模型是快速应用模型——它以4300个标记的速度将代码片段与文件合并。在合并错误方面，它比Sonnet、Qwen、Llama或其他任何模型都更可靠。每个文件处理大约需要900毫秒，提供即时的用户体验，同时节省约40%的Claude 4输出标记。
我们的第二个模型专注于检索。对于基于情感编码和企业代码库，仅检索与用户请求相关的文件可以节省最新技术的输入标记成本，并减少代码代理查看文件的次数。我们的重排序器（评估如下）可以在约1-2秒内扫描百万行代码库，而我们的嵌入模型在Typescript/React代码库的检索评估中优于任何其他嵌入模型。
构建编码代理有很多不同的方法，但能够可靠地编辑代码并检索代码库中最相关的部分将是一个基础性问题。我们很高兴能够构建出更易于数百万用户使用的方式，而这些用户不想在Claude上花费大量资金。
这些模型在生产中每周使用数百万次。如果你使用过Lovable、Create.xyz、Magic Patterns、Codebuff或Tempo Labs，那么你就已经在使用我们的技术了！
以下是试用的链接：[https://app.relace.ai](https://app.relace.ai)，这是我们的文档：[https://docs.relace.ai](https://docs.relace.ai)。
我们已经为每个人开放了原型设计的免费访问，限制应该足够用于个人编码和构建小项目（如果不够请纠正我们）。我们直接与像Continue.dev这样的开源IDE集成。请试用我们的服务，我们期待听到你的反馈！
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我开发了Neuralrad Mammo AI，这是一个免费的研究工具，结合了深度学习目标检测和视觉语言模型，用于分析乳腺X光片。其目标是为研究人员和医疗专业人士提供一个用于调查的二次分析工具。
重要声明：
- 未获得FDA 510(k)批准 - 该工具仅用于研究调查
- 不用于临床诊断 - 结果仅应作为第二意见使用
- 完全免费 - 无需注册、无须付款、无数据保留
功能介绍：
1. 上传乳腺X光图像（JPEG/PNG格式）
2. AI识别潜在的肿块和钙化
3. 视觉语言模型提供放射科医生风格的分析
4. 具有缩放/平移功能的交互式查看器
您可以使用任何含有肿块/钙化的乳腺X光图像进行尝试，例如通过谷歌搜索：乳腺X光图像肿块。
主要特点：
- 检测和分类肿块（良性/恶性）
- 识别钙化（良性/恶性）
- 提供置信度评分和大小评估
- 使用视觉语言模型生成详细分析
- 无数据存储 - 图像处理后即被丢弃
使用场景：
- 医学研究和教育
- 研究人员的第二意见
- 算法比较研究
- 放射学培训的教学工具
- 学术研究验证
该系统专为研究调查目的而设计，旨在补充（而非替代）专业医疗判断。我希望这对医学AI研究社区有所帮助，并欢迎对该方法的反馈。
地址： [http://mammo.neuralrad.com:5300](http://mammo.neuralrad.com:5300)
这里有一个针对大型语言模型（LLM）信徒的测试：
我一直感到沮丧，因为大多数Markdown查看器并不自动缩进章节层级。这在扫描较大文档时能产生巨大的差异，使得我们更容易找到所需内容。下一步应该是允许章节折叠，但目前仅仅实现缩进就非常有用。
文字处理软件可以做到这一点，而在Markdown中实现起来似乎也相对简单，所以我不明白为什么大多数Markdown编辑器没有这个功能。
无论如何，我认为这是一个完美的LLM和AI代码助手的测试。这个问题和解决方案在概念上都很简单，我甚至不在乎实现它所使用的平台和架构。
这是我的提示：
> 实现一个简单的Markdown查看器Web应用，可能使用文件API，允许用户打开本地的.MD文件，并根据章节层级自动缩进显示。使用TypeScript，在Node或Bun或类似环境中。我打算在MacOS上运行这个应用。
到目前为止（上次测试是在一两个月前），所有主要模型都未能满足要求。有些甚至给我提供了无法运行的代码；其余的也没有提供基本上能完成我所要求功能的代码。