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人工智能驱动的语言学习应用程序。
以下是代码：<a href="https://github.com/ConorCorp/corp-website">https://github.com/ConorCorp/corp-website</a>
你实际上期待并阅读哪些科技新闻通讯？
我们开发了TripJam，一款深度集成AI的协作旅行应用程序： https://tripjam.app
为了提供一些背景信息，我们是一群朋友，因在群聊、谷歌地图、电子表格和其他工具中规划旅行而感到沮丧，因此决定开发一款旅行应用。我们花了很多时间打磨这个应用，加入了现代的群聊功能，深度集成了AI，通过功能调用来全程管理您的旅行，并在iOS上发布了移动应用。但我们在创业领域非常新，正在边学边做——我们犯了双重错误：在没有与潜在客户验证想法之前就开始构建产品，以及在一个竞争过于激烈的领域中开发，这使得获取和维护用户成为一场持续的艰难战斗。
我们正在寻找下一步的建议——可能的转型、增长黑客，或者任何建议。希望能得到诚实的反馈！
你好，我是来自Nutrient的Nick，我想分享我们新发布的MCP服务器，它可以使用自然语言来实现文档工作流程——例如文档的删除、合并、签署、格式转换或数据提取。
虽然许多MCP服务器传统上是面向开发者的，但我们意识到这项技术在推动那些通常隐藏在终端用户界面背后的工具的采用方面可能非常有效。我们非常希望看到协议的这一方面能够继续成熟。
我们遇到的一个问题是无法从客户端接收文档（没有客户端到服务器的资源支持），因此我们不得不依赖文件系统支持。（请参见这个GitHub讨论：<a href="https://github.com/orgs/modelcontextprotocol/discussions/54#discussioncomment-12731794">https://github.com/orgs/modelcontextprotocol/discussions/54#...</a>）我很想知道社区对此的看法。
该服务器是为macOS上的Claude Desktop设计的，但由于它是基于模型上下文协议构建的，听到其他MCP客户端的用例将会很有趣。所以请随时与我们联系！
GitHub: <a href="https://github.com/PSPDFKit/nutrient-dws-mcp-server">https://github.com/PSPDFKit/nutrient-dws-mcp-server</a>
NPM: <a href="https://www.npmjs.com/package/@nutrient-sdk/dws-mcp-server" rel="nofollow">https://www.npmjs.com/package/@nutrient-sdk/dws-mcp-server</a>
更多细节 + 演示视频: <a href="https://nutrient.io/blog/nutrient-dws-mcp-release" rel="nofollow">https://nutrient.io/blog/nutrient-dws-mcp-release</a>
欢迎大家提出想法、反馈和问题报告！ :)
我最近参加了一个人工智能培训营，其中一位组织者是《12因素代理》的作者，他们分享了自己的经验——哪些有效，哪些无效，以及在实践中使人工智能真正有用所需的条件。
我将笔记整理成一种易于浏览且视觉清晰的格式。如果你对易于理解的细节感兴趣，应该会觉得这些内容很有意思。
我是弗雷德里克，来自加纳的一名建筑师，我们的科技生态系统仍在发展中。多年来，我创造的解决方案都默默无闻地消亡——并不是因为它们不够好，而是因为在没有资源或专业知识的情况下，市场营销就像是一座无法攀登的高山。
在目睹我最好的创意消失于虚无之后，我建立了我迫切需要的东西：一个像团队成员一样工作的人工智能营销伙伴，而不仅仅是另一个工具。
Smarketly的AI助手June：
- 在用户已经存在的社区中寻找合格的潜在客户
- 制作个性化的推广内容，不触发垃圾邮件过滤器或让人感到尴尬的反应
- 制定针对您特定成长阶段的营销策略
- 生成以您真实声音为基础的转化导向内容
我之所以建立这个，是因为“建造它，他们就会来”的神话比技术挑战更能扼杀更多有前途的产品——尤其是对于那些不在硅谷网络中的创始人来说。
这解决了我作为独立创始人的最大痛点。使用它的第一个月，我接触到的潜在用户比之前六个月的总和还要多三倍。
虽然还有些粗糙，但我希望能得到那些知道创造伟大事物却无人发现的同行建设者的反馈。
试试吧：smarketly.lema-lema.com
NETWORK Q 的关键点
NETWORK Q 代表了一种以人为动力的对话系统方法，创造了一个灵活、动态的环境。让我们逐步了解定义这一概念的基本组成部分：
**双重参与结构**
NETWORK Q 的基础是用户可以以两种不同角色参与。
* **提问模式**：创建问题或对话引子，以邀请他人的参与。
* **回应模式**：浏览并选择其他用户的提问，以便进行互动。
灵活的角色切换使个人能够根据当前的需求、知识和可用性进行贡献，创造了一个给予者和接受者之间的平衡生态系统。
**基于投票的匹配系统**
NETWORK Q 不使用复杂的算法来配对用户，而是采用简单的投票方式，其中：
* 回应者在类似信息流的界面中主动浏览可用的提问。
* 用户可以控制自己参与的对话。
* 系统提供管理工作量的工具，通过限制初始提问的曝光来实现。
* 回应者在完成对话后可以请求额外的提问。
这种方式促进了用户的自主性和兴趣，同时保持了系统的简单性。
**基于窗口的对话管理**
NETWORK Q 利用实用的窗口式界面来增强用户体验，具体体现在：
* 允许用户在屏幕上空间性地组织多个对话。
* 提供对话活动和优先级的视觉状态指示。
* 使用户能够根据自己的关注点最小化、最大化或排列对话。
* 创建一个自然的心理模型，以便对不同的互动进行分类。
这种方法为用户提供了一个具体的工具，以管理他们在多个同时进行的对话中的参与。
**隐性社区形成**
也许最具特色的是，NETWORK Q 将通过以下方式融入一种微妙而强大的社区建设机制：
* 在提问中嵌入“关键”，以过滤谁可以接收这些提问。
* 多层次的访问权限，从公共社区到高度专业化的社区。
* 基于共享知识、兴趣或语言标记的有机群体形成。
* 社区在“明面上”存在，没有正式的边界或结构。
系统可以自然繁荣，而无需明确的群体划分或可见的分隔。
**持续的对话流**
NETWORK Q 通过以下方式保持对话的连续性：
* 在用户切换模式时保留所有活跃的对话。
* 允许在模式转换中立即继续讨论。
* 在整个体验中保存草稿提问和对话状态。
* 提供一个统一的收件箱，显示所有活跃的对话，无论其来源模式如何。
这种持久性确保了参与的顺畅性。
**AI 疲劳与寻求真实性**
随着人们与 AI 系统互动的时间增加，许多人将寻求真实的人际连接作为一种平衡：
* 已知的人际空间的价值可能会增加。
* 人们可能会为人际互动分配特别的关注预算。
* 人类回应的感知质量可能会被更高地重视。
* 围绕共享人类经验建立的社区将变得更加重要。
在这种背景下，NETWORK Q 的最成功版本将把 AI 视为增强人际连接的工具，而不是与技术进步对立。通过这样做，它不仅可以成为一个平台，还可以成为我们集体智能基础设施的重要组成部分——在日益自动化的知识系统中，构建人类层面。
在电信站点建设的超大规模运营商边缘计算（MEC）本应为低延迟计算带来革命，比如在游戏、元宇宙等领域。然而，这一愿景并未实现，许多电信公司选择了保留原有服务。不过，同样的系统可以用于边缘人工智能推理。对此是否存在重大障碍？有没有人有第一手的经验？
这波人工智能浪潮真的那么具颠覆性吗？你怎么看？在过去一年中，关于人工智能在软件开发中的叙述发生了剧烈变化。就在不久前，媒体的头条充满了乐观——人工智能助手、生产力提升，以及对开发者新黄金时代的承诺。然而，最近的报道似乎更多地集中在颠覆、就业风险和意想不到的后果上。
作为一名开发者，你是否觉得这波人工智能浪潮真的如所描绘的那样具颠覆性？还是说当前的气候只是另一个炒作周期，媒体从“游戏改变者”转向“悲观绝望”的放大效果？
在过去一年中，你是否亲身感受到由于人工智能而导致的工作或就业前景的变化？
你认为人工智能是一个净积极的因素、威胁，还是更为复杂的事物？
与六个月前相比，你对我们职业的未来是更乐观还是更焦虑？