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P.D.M.P. 是一款轻量级、灵活的独立音乐/音频播放器，提供免费版本：[<a href="https://transcendent-frangipane-98cd9d.netlify.app/" rel="nofollow">https://transcendent-frangipane-98cd9d.netlify.app/</a>]，并支持加密支付的解决方案。 该播放器使用 React 构建，速度快、响应迅速，并且是开源的。欢迎对用户界面和加密集成提出反馈！ 我正在开发这个音乐/音频播放器以及其他网页应用，因为我需要它们来满足自己的使用需求。这是为所有独立创作者准备的！欢迎你们尝试使用它，看看能否借此建立受众并产生一些收入！ 如果你有任何反馈，请告诉我！谢谢！ GitHub 仓库：[<a href="https://github.com/Steven-J-Blair/pimp-daddy-music-player">https://github.com/Steven-J-Blair/pimp-daddy-music-player</a>] 想了解更多关于我？这是我的自定义链接树： [<a href="https://steven-j-blair.github.io/pimp-daddy-link-tree/" rel="nofollow">https://steven-j-blair.github.io/pimp-daddy-link-tree/</a>]

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如果未来我们倾向于替代当前的标记化，我想围绕Meta的Byte Latent Transformer的核心贡献之一：基于熵的补丁构建一些直观的理解。<p>它的优缺点是什么？没有比通过在HF空间中进行可视化实验更好的方法了，所以我想分享一下！<p>以下是一些你可以自己尝试的结果：<p>1. 鲁棒性 - 高熵意味着更多的计算资源将分配给那些字节，这包括低资源语言、拼写任务等情况。<p>2. 计算效率<p>2a. 低熵意味着这些字节的计算消耗较少。<p>2b. 上下文学习适用于标记化！它在序列后期引入低熵区域，从而减少计算浪费！<p>我正在撰写一篇关于此内容扩展版本的博客文章，更新请访问 <a href="https://lucalp.dev" rel="nofollow">https://lucalp.dev</a> 或 <a href="https://x.com/lucalp__" rel="nofollow">https://x.com/lucalp__</a>。

大家好， 我是昨天在这里发布我的项目的人。 老实说，我一直专注于开发，这是我第一次推出产品——所以我在推广方面真的很挣扎。你们是如何让人们注意到你的产品的呢？ 这是一个开源的 IntelliJ 插件，可以自动生成重复的 Java 代码。我相信它对很多开发者来说会非常有用，尤其是那些喜欢简化工作流程的人。 我并不想从中赚钱——我只是希望更多的人能试用它。（老实说，我很担心它会默默无闻地消失。） 除了 Reddit 之外，还有其他好的地方可以讨论我的项目吗？即使是一些基本的建议也会非常感激。我对这个领域真的很陌生——我感觉自己知道的还不如一个小学生。

你好，这里是克里斯。 我们以简单而强大的知识库Slite（YCW18）而闻名。我们在2023年2月推出了基于人工智能的搜索功能，得到了良好的反馈和使用后，我们深入探讨了在日常工作中解决知识检索的挑战。 因此，我们现在推出了我们的第二个主要产品——Super（[https://www.super.work](https://www.super.work)）。 Super无缝连接您现有的工具，提供准确的答案、简化的工作流程、自动摘要等多种功能。 您可能会想：为什么不只是使用类似MCP的工具将应用程序链接在一起呢？问题在于，MCP无法有效处理复杂的知识检索。MCP基本上是配备API工具包的LLM（大型语言模型）。如果您曾尝试通过MCP询问一个复杂的问题，尤其是需要多个不同工具的数据，您可能会遇到令人沮丧的延迟。MCP会一个接一个地缓慢发出API调用，导致在从每个端点收集数据时需要长时间等待。 相比之下，Super能够快速同时搜索所有相关工具中的所有数据。这意味着您将在几秒钟内获得准确的答案，而不是几分钟。 当您尝试在团队中可靠地部署基于MCP的解决方案时，其局限性变得显而易见。它们要么无法有效索引您的关键内容，要么速度不够快，要么无法一次覆盖您所有的工具。正确地分块、嵌入、查询和过滤来自各种来源的数据仍然至关重要。MCP触发API的速度和准确性无法与这种集成方法相匹配。 此外，Super理解通过LLM同时运行多个任务的价值。例如，一个步骤可能涉及识别搜索过滤器，而另一个步骤则同时使用LLM来聚合和精炼信息。这一并行处理迅速为用户塑造出最终的准确答案。 另外，MCP并不是为企业级使用而设计的。企业需要标准化的体验、细粒度的用户权限以及跨多个工具的一致访问控制。Super通过提前索引数据，同时尊重每个用户的访问权限来满足这些要求。 Super提供： - 类似Perplexity的团队数据搜索体验 - 与流行数据源的不断增加的集成选择 - 针对您特定需求定制的AI助手 - 一个扩展功能，可以将Super直接嵌入您已经在使用的外部网站 - 为您的公司提供一个清晰的路径，以战略性地采用AI，而不是让个别员工分散在不同的不兼容工具上。 当然，它也配备了MCP，使您的代理工作流程能够正确利用您的数据。 这里有一段快速视频展示Super的实际应用：[https://www.youtube.com/watch?v=L5A6BRW90K4](https://www.youtube.com/watch?v=L5A6BRW90K4) 您是否在使用标准MCP时遇到过这样的瓶颈？您是否尝试过构建自己的解决方案？