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我注意到谷歌搜索结果的质量有时不如必应，因此我创建了这个页面来同时搜索两者，并在过去一周里将其作为我的默认搜索引擎。请注意，由于跨域政策，您需要在新标签页中打开谷歌的结果链接。

我目前正在完成我的实验性嵌入式库的初始版本，该库旨在创建无需构建步骤的Web应用程序。但我不确定如何让这个代码库更具吸引力和成功——让人们想要尝试它，甚至可能贡献或改进它。 https://github.com/vseplet/morph?tab=readme-ov-file#morph 因此，我非常感谢您能提供任何关于撰写优秀README或组织代码库的建议，或者指出我在这个过程中可能犯的常见错误。

这是一个轻松愉快的周六社交话题。<p>我在我的HN个人资料页面上有一些ASCII艺术作品：一台配有两个软盘驱动器和一把Model M键盘的电脑。在小屏幕上显示效果不是很好。所以你需要一个宽屏显示器才能正确查看。我是很久以前做的这个。<p>我很好奇还有哪些有趣的HN个人资料页面！

我目前正在使用 Gemini 2.5 Pro 作为架构师，并使用 Devstral Small（通过 OpenRouter 提供的免费版本）作为编辑器。我到目前为止只花了几个小时使用它，但对结果的质量和成本的降低感到印象深刻。 你尝试过哪些组合？有没有让你特别满意的？ 这个 LLM 排行榜页面让我产生了兴趣： https://aider.chat/docs/leaderboards/ Aider 关于架构师/编辑器的初步公告： https://aider.chat/2024/09/26/architect.html

嗨，HN 我正在开发MAXUP，这是一个模块化生态系统，旨在帮助14至25岁的年轻人通过结构化的培训、教育和技术工作周期进行成长，所有这些都由当地的人工智能和智能设备提供支持。 参与者（MAX-MANs）配备了一套可穿戴设备（套装+头盔），其中包含传感器、肌电刺激（EMS）和呼吸控制功能，并由个人人工智能助手（MAXUP-COACH）进行指导。他们以4人一组（MAXUP-GROUPs）进行操作，平衡合作与健康竞争。 我们的目标是提供一个经济实惠、可扩展且模块化的系统，可以在全尺寸中心、紧凑型“MAX-ROOMs”或通过个人设备包中部署。我也开始原型开发一个开源版本。 实时链接： 网站: http://maxup.infinityfreeapp.com GitHub: https://github.com/flippe2/MAXUP 白皮书：摘要和完整版本可在仓库中找到 非常希望听到你的想法，特别是在架构、部署策略或硬件简化方面。

嗨，HN， 我想分享一下 KBAI，这是一种知识驱动的人工智能，结合了确定性推理和大语言模型（LLMs），以提供准确、可解释和快速的 AI 输出。KBAI 通过使用形式化的决策和规划规则来解决 AI 的准确性和可解释性问题，非常适合需要多步推理的应用场景，如入职培训和支持自动化、法律合同分析等任务。 <p>背景故事</p> KBAI 的诞生源于我们为 Able CDP 开展的入职培训和支持自动化工作。我们需要为不同的客户创建量身定制的设置指南，考虑到他们的业务类型、软件栈和设置进度。最初，我们尝试使用大语言模型，但尽管不断优化提示，它们仍然会出现不可预测的错误。显然，许多决策依赖于人类自然执行的隐性推理步骤，而大语言模型却难以始终如一地复制这些步骤。维持复杂的提示迅速变得不可持续。 <p>我们探索了传统的非机器学习解决方案，如 Prolog 和 Z3，但它们的学术性和复杂性使其不适合我们的需求。这促使我们创造了 KBAI——一个实用的、以应用为中心的推理引擎，提供直观的环境来管理规则，而无需使用晦涩的编程语言。</p> <p>工作原理</p> KBAI 将自然语言规则转换为确定性的逻辑框架，消除歧义。用户可以通过用户友好的网页界面创建、测试和完善规则，确保可预测的结果，而无需进行广泛的测试。只需向 KBAI 展示一次不同的推理方式，它就会根据一个示例更新规则。 <p>虽然 KBAI 可以作为独立的推理引擎运行——输入事实、执行规则并推导新事实——但它的主要优势在于通过两种集成方式增强大语言模型的能力：</p> KBAI 到 LLM：KBAI 生成事实和详细的推理链，而大语言模型将其转化为清晰、用户友好的响应。完整的推理链确保透明性和上下文。 LLM 到 KBAI：当 KBAI 需要无法推导的事实（如从文档中提取数据）时，它可以暂停，向大语言模型查询特定信息，然后恢复推理。在这种模式下，KBAI 充当一个完全确定性的 AI 代理。 <p>这种混合方法保留了大语言模型的所有优点，同时确保可预测性，使其响应详细且自我解释。</p> <p>为什么选择 KBAI？</p> 准确输出，瞬时响应：实时获取精确、经过事实核查的回答，减少错误，增强用户信任。 可以作为云中的 API 使用，或下载您的知识库和引擎代码以供离线使用，让您完全控制，而无需依赖供应商。 非技术友好：从单个示例创建和修改知识库，无需编程。 <p>试用一下</p> KBAI 现已上线，网址为 <a href="https://www.usekbai.com/" rel="nofollow">https://www.usekbai.com/</a> 最后需要注意的是，该产品仍处于早期阶段，任何反馈都将非常感激！您认为 KBAI 能融入您的项目吗？