1作者: asim大约 8 小时前原帖
我从2008年开始使用HN(Hacker News)。作为一名工程师,这里是我常用的资源,但我也逐渐尊重我们专注于某些话题的事实,这正是HN的魅力所在。我想问的是,在哪里可以以类似的尊重和包容讨论政治和世界问题?我认为X或其他平台并没有以正确的方式促进这种讨论。那里的交流更像是吼叫和诽谤,而不是尊重和理解。你怎么看?
2作者: hauntedLogic大约 9 小时前原帖
大家好,我创建了 Swatcher.ie 作为一个副项目,旨在实验颜色,后来它发展成为帮助一些家人和朋友在爱尔兰匹配油漆颜色的工具。<p>这个网站是免费的,油漆探索部分不需要登录。也许其他人会觉得它有用。<p>我只是享受这个项目,所以我一直在不断尝试和改进。谢谢!
1作者: DanieleProcida大约 9 小时前原帖
我想整理一份愿意雇佣非洲人远程工作的公司的名单。<p>我指的是提供稳定性和职业发展的全职永久职位,而不是临时工作、短期合同或零工。<p>特别希望了解哪些公司实际上雇佣了远程的非洲团队成员,而不仅仅是在纸面上提供“全球远程”职位。<p>我会将相关信息添加到 https://www.fanaka.pro。
1作者: Taikhoom10大约 9 小时前原帖
大家好,我想分享一些我在初创公司工作和创建自己的公司(Soya)过程中学到的经验教训,欢迎大家补充或批评。<p>快速构建和发布,向客户收费并评估需求。<p>在构建之前采访潜在用户,深入了解你所解决的问题。<p>不要盲目相信传统智慧。<p>从第一原则出发思考,最佳解决方案往往不是显而易见的。<p>风险投资并不总是最佳路径,同样不要盲目相信传统智慧。<p>与用户沟通并根据反馈进行迭代。<p>不需要招聘大量员工,通常小团队更高效。<p>关注保罗·格雷厄姆、史蒂夫·布兰克等人的观点。<p>始终从失败中学习。<p>进行迭代,必要时进行调整。<p>寻找市场空白并填补它们,也就是识别机会。<p>要有些疯狂的想法,但同时保持现实。<p>不断测试新事物,快速行动,敢于打破常规。<p>向用户学习,了解他们如何使用你的产品。<p>不要过于执着于添加功能,先把一件事情做好,然后再在此基础上添加其他功能。<p>在营销时尽量避免做广告,转化率很差。理想情况下,如果你构建了一个真正优秀的产品,用户会为你做营销。
1作者: bingwu1995大约 9 小时前原帖
在阅读了关于自主工具调用的论文(https://arxiv.org/pdf/2506.01056)后,我想知道是否还有其他人和我一样,对当前的MCP(模型上下文协议)工作流程感到沮丧。 我为我的智能体添加新功能的典型流程是: 1) 搜索可能具备我所需功能的MCP服务器 2) 阅读文档以验证其是否确实能满足我的需求 3) 安装MCP服务器并手动将其添加到我的智能体工具列表中 这个过程感觉非常耗时,并且不够“智能”。 我是不是漏掉了什么?对于那些使用MCP构建的人: - 你们是如何发现与自己用例相关的MCP服务器的? - 是否有工具/平台可以聚合MCP服务器并提供可搜索的功能? - 有没有人自动化了从“我需要X功能”到“智能体现在可以做X”的过程? 感觉应该有更好的方法,让智能体能够根据功能需求自行发现和配置工具。
6作者: p-sharpe大约 10 小时前原帖
嗨,HN,我们是Patrick和James!人工社会(<a href="https://societies.io">https://societies.io</a>)让您能够模拟目标受众,以便在发布营销、信息和内容之前进行测试。 <p>这是一个快速的产品演示:<a href="https://www.loom.com/share/c0ce8ab860c044c586c13a24b6c9b391?sid=b7b4e23c-5223-4aad-ae08-b5c704d45aad" rel="nofollow">https://www.loom.com/share/c0ce8ab860c044c586c13a24b6c9b391?...</a> <p>市场营销人员总是说他们的一半支出会被浪费——他们只是不知道是哪一半。现实世界的实验有帮助,但它们在大规模运行时太慢且成本太高。因此,我们正在构建模拟,让您能够快速且低成本地测试,以找到最佳的信息版本。 <p>工作原理: <p>- 我们根据来自实际个人的真实数据创建AI角色,这些数据来自公开的社交媒体资料和网络来源。 <p>- 对于每个受众,我们从数据库中检索相关角色,并在一个互动的社交网络图上进行映射,旨在复制社会影响的模式。 <p>- 一旦您草拟了信息,每个实验会运行一个多智能体模拟,角色会对您的内容做出反应并相互互动——这些模拟运行时间为30秒到2分钟。然后,我们会提供结果和见解,帮助您改进信息传递。 <p>我们面临的两个最大挑战是准确性和用户界面。我们已经测试了我们在预测LinkedIn帖子表现方面的性能,初步结果令人鼓舞。我们的模型R²值为0.78,我们发现“信息传播”在我们的模拟中是预测实际互动的最重要因素,尤其是当查看同一作者发布的帖子时。但在将这些模拟推广到其他背景以及找到评估的真实数据方面,还有很长的路要走。关于准确性,我们这里有更多信息:<a href="https://societies.io/#accuracy">https://societies.io/#accuracy</a> <p>在用户界面方面,我们面临的最大挑战是确定“实验”这种形式是否对用户有吸引力。我们故意将重点放在这一点上(而不是AI调查),因为实验利用了我们在社会影响和想法如何在角色之间传播方面的专业知识。 <p>James和我都是行为科学家,但走了不同的道路来到这里。我帮助企业进行A/B测试,以提升销售和客户留存率。同时,James成为了一名数据科学家,并在业余时间将33,000个大型语言模型聊天机器人连接在一起,并撰写了一篇相关论文(<a href="https://bpspsychub.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1111/bjop.12764" rel="nofollow">https://bpspsychub.onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10....</a>)。他向我展示了这些模拟,我们决定将其做成一家初创公司。 <p>定价:人工社会可以免费试用。新用户可获得3个免费积分,然后享受两周的免费试用。专业账户每月40美元可获得无限模拟。我们计划稍后推出团队功能,以及为定制受众提供企业定价。 <p>我们希望您能试用这个工具并分享您的想法!