Remember Me AI推出了连贯状态网络协议（CSNP）——一种在数学上最优的分布式人工智能记忆方法，具有以下优势：
与传统向量数据库相比，成本降低40倍。
Wasserstein最优记忆一致性通过严格的状态一致性保证了零幻觉特性，并且证明了长期记忆保持的稳定性。
问题：
当前的人工智能记忆系统（如RAG、向量数据库）存在以下问题：
- 记忆漂移：随着时间推移，背景信息退化
- 幻觉：检索到的记忆与原始背景不匹配
- 成本激增：嵌入存储/检索的扩展性较差
- 一致性丧失：缺乏数学上的一致性保证
解决方案：
CSNP将人工智能记忆视为一种受量子启发的连贯状态，其数学保证源自最优传输理论。
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嘿，HN，
我们最初是为健身中心开发垂直语音代理。在与客户的交流中，有时会提到在通话中收款（通过短信链接、按键或语音）这个想法，认为这可能会很有用。
我们想了解人们在实践中是如何处理这个问题的。
如果你曾经参与过生产语音系统或支付系统，我有几个问题：
1) 你们是否实现过通话中的支付流程？
2) 你们遇到了哪些权衡或问题（合规性、可靠性等）？
3) 这是客户实际使用的功能，还是大多数人都忽略了？
我们还注意到一家YC F24的公司（Protegee）曾探索过这个领域，但后来进行了转型，这让我们好奇人们从那一代尝试中得到了哪些教训。
感谢任何真实的经验或建议。我们希望向那些已经成功实施这一功能的人学习。
嗨，HN，
我创建了 App Logo AI，这是一个可以根据文本提示生成简约、适合应用商店的标志的小工具。
动机很简单：
作为一名独立开发者，我经常需要一个干净的标志，但雇佣设计师或手动迭代都需要时间。大多数生成器还会产生复杂的图标，难以缩放。
它的功能：
- 文本 → 简约标志符号
- 平面、几何、高对比度风格
- 无字母，无渐变，无模型
- 专为应用商店/Play商店图标设计
入门指南：
- 新用户可以获得少量免费试用积分来测试生成器
- 除了登录外，无需其他设置
工作原理：
- 基于提示的生成，内置严格的约束
- 针对小尺寸的清晰度和可识别性进行了优化
这仍然是一个早期版本，我非常希望能收到反馈：
- 结果是否真的有用？
- 这些约束是有帮助的，还是让人感到限制？
- 你希望更多地控制哪些方面？
链接：[https://applogoai.com/](https://applogoai.com/)
谢谢！
有没有人注意到最近Claude的代码质量下降了？它开始忽视指令，重复同样的错误，并且生成的代码质量明显降低。这是Linux上的原生Claude应用（不是Cursor或其他集成）。还有其他人遇到这个问题吗？
我制作了一个小工具，用来理解我的提示是多么（不）合理。