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你怎么知道你想要从事或正在从事的想法是否值得投入时间、精力和金钱？这里不是指你周末随便做的副项目，而是那些你希望实现盈利，甚至想要向中大型受众（每天或每周超过100名用户）推广的中期项目。 我在reddit上看到很多帖子，人们在寻求验证。因此，我创建了一个以社区为驱动的平台，附上链接供参考：https://ideavo.tripivo.co.in 但我的问题依然存在，如果你没有得到任何验证，为什么还要冒这个风险去做呢？

在阅读了维贾伊·贾纳帕·雷迪教授的《ML系统》一书后，我用C语言构建了一个小型的PyTorch克隆：mlsysbook.ai/tinytorch/<p>非常适合学习机器学习框架的底层工作原理 :)

当人们看到这样的标题时，通常会期待一份由最新模型驱动的闪亮创意列表。然而，2026年最有可能产生影响的AI创业想法并非来自新奇，而是源于经济的真正运作。 AI并没有创造新的欲望或行为。它正在使长期以来昂贵且令人沮丧的工作流程变得足够便宜，以便实现自动化。合规审查、内部运营、客户支持分流、销售管理、报告，这些都是人们每天抱怨但又忍受的任务，因为“这就是工作方式”。 现在不同的是，许多这些问题可以由非常小的团队来解决。曾经需要大型运营团队或繁重流程的事情，现在可以由专注的AI系统以明确的投资回报率来处理。 在研究过程中，我注意到不同产业和社区中出现了相同的抱怨。不同的词汇，相同的痛苦。随着时间的推移，我开始收集这些模式，这些模式最终形成了startupideasdb，这不仅仅是一个预测列表，而是将AI SaaS创意与反复出现的公众挫折相结合的一种方式。你可以在谷歌上搜索startupideasdb.com。 我很好奇这里的其他人如何看待2026年。今天哪些问题感觉无聊，但突然间又觉得自动化是不可避免的？

嗨，HN， 我们正在构建 Largemem（https://largemem.com），这是一个共享知识库，供各个团队上传和维护一套共同的文档（PDF、扫描件、音频），并以对话的方式查询这些文档。 每个团队都有自己的持久知识库。我们将内容解析为小块，提取实体，并结合向量搜索和轻量级知识图谱，使得答案能够综合多个文档的信息以及团队共享的上下文，而不仅仅是提取孤立的片段。 我们非常希望听到您的反馈！

我开发了一个开源文本处理工具，作为PopClip和SnipDo的替代品。它是跨平台的（支持macOS和Windows），可扩展，并且不需要订阅。 它的功能： TextGO能够自动识别文本类型并执行自定义操作。您可以通过全局热键、鼠标双击或文本选择来触发它。它支持即时执行和交互式工具栏模式。 主要特点： - 内置文本类型识别（网址、电子邮件、IP地址、时间戳、编程语言/自然语言等） - 多种触发方式，独立的规则配置 - 通过正则表达式、脚本或本地AI集成进行扩展 - 可自定义工具栏图标 欢迎反馈和贡献！