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我最近读了《天才制造者》，非常喜欢这本书。我想知道是否有类似的书籍，可以帮助我更好地理解我们目前在质量控制方面所处的位置以及我们是如何走到这一步的。

这里有一句引述： “这不是神经科学——这只是用学术术语包装起来的伪科学推理。” 我想我们大多数使用ChatGPT的人都会立即认出这句话是由AI生成的。它的英语表达完全正确，我们都能想象一个真实的人会这样说，但ChatGPT（或者更广泛的语言模型）似乎总是使用像这样的某些模式。这是一种过拟合吗？是在训练后引入了对这种模式的偏见？还是其他什么原因？

大家好！我想分享我们刚刚推出的企业层级API，目前处于测试阶段。它的主要目标是通过对开放网络和全球政府注册信息的深入研究，绘制出完整的企业所有权结构，直到最终母公司。 问题：公司在合规/风险问题上花费了数百万美元来雇佣人工研究团队，以回答诸如“这家企业是否归属于中国/俄罗斯的国有实体？”这样的问题。我们合作的一家破产处理公司就有30人专门手动研究这样的数据点。一位前壳牌交易员告诉我们，壳牌有800人，每年花费超过1亿美元与德勤合作进行手动研究，以确保国际贸易合规。 现有解决方案的不足：一个不为人知的秘密是，像邓白氏、Orbis和标普这样的传统提供商依赖大量人工工人，并且基于数十年前的技术。在查询时，您通常是在访问一个每季度生成的、静态的、昂贵的数据库。 我们的解决方案：我们在我们的实体解析引擎基础上构建了这个API——一个深度研究代理，将实体锚定到我们的商业图谱上，依托于与政府登记机构的直接集成和我们的网络爬虫基础设施。当您需要层级研究时，我们的AI代理平均花费10到20分钟进行向上研究，以识别最终母公司并构建完整的所有权有向无环图（DAG），并附上来源引用。我们自动生成Mermaid图表，以便您可以立即在自己的应用中呈现结果。 技术背景：我在B2B初创公司和企业中花费了10年时间构建主数据管理、数据增强和实体解析系统，主要集中在金融科技领域。实际上，在我们被收取过高费用并几乎导致我所在的初创公司倒闭后，我构建了一个内部的Clearbit替代品。核心挑战始终如一——将杂乱的商业数据映射到网络数据和实际法律实体上。大多数现成的解决方案都很平庸，因为它们跳过了最困难的部分：那些迫使您进行手动研究的20-40%的复杂记录。 当前状态：我们只有三个人，自筹资金。我们也收到了完整子公司映射的请求，但目前专注于向上层级。我们仍在确定定价（市场价格似乎是每次查询几美元，但我们的目标是更低）。深入研究成本高昂，但我们相信可以实现规模化。 试用一下： - 互动演示: [https://savvyiq.ai/products/entity-hierarchy](https://savvyiq.ai/products/entity-hierarchy)（无需注册） - 免费账户: [https://savvyiq.ai/signup](https://savvyiq.ai/signup) - API文档: [https://savvyiq.ai/api-reference#tag/entity-hierarchy-beta](https://savvyiq.ai/api-reference#tag/entity-hierarchy-beta) 我们非常希望能收到关于层级API的反馈，特别是关于架构、缺口/边缘案例的意见，同时也对其他商业身份解析的痛点用例感兴趣。 如果有人想看看API的实际效果，我很乐意在评论中进行几次实体层级查询——我可以将结果以Mermaid图表的形式分享，您可以直接粘贴到任何Mermaid渲染器中。

Afrim是一个框架/工具，旨在简化输入法引擎（IME）的实现。它兼容任何顺序书写系统，如阿姆哈拉语、吉兹语、拼音等。 Afrim使用Rust编写，其架构受到librime的启发。它支持Rust（afrim）、Python（afrim-py）、JavaScript（afrim-js）等多种语言。 请注意，该项目之前在<a href="https://news.ycombinator.com/item?id=41427563">https://news.ycombinator.com/item?id=41427563</a>上作为一种非洲语言的输入法进行了介绍。从那时起，我进行了多次更改。 代码库：<a href="https://github.com/fodydev/afrim" rel="nofollow">https://github.com/fodydev/afrim</a> 演示：<a href="https://fodydev.github.io/afrim-web/" rel="nofollow">https://fodydev.github.io/afrim-web/</a> 常见问题：<a href="https://github.com/fodydev/afrim/blob/main/FAQ.md" rel="nofollow">https://github.com/fodydev/afrim/blob/main/FAQ.md</a>

除了Palantir的前线部署工程师和Quora的AI自动化工程师之外，AI原生初创公司（或希望向AI原生转型的公司）正在出现哪些新角色？

LLM 应用程序传统上被视为文本生成器。如果我们将它们视为 HTTP API，强制输出可检查、可验证和可调试的结构化结果，会怎样呢？ 我将现有的模式结合起来，提出了一种方法：强制 LLM 输出 JSON，将其绑定到 HTTP 请求，并记录所有内容。 这个代码库是一个参考实现： - LLM 必须以结构化的 JSON（而不是原始文本）进行响应 - 每个响应都包括推理过程的痕迹。时间和元数据在后面附加 - 每个事件都保存在 SQLite 中，允许对话重建 - 加密哈希验证对话的完整性 - DevTools 风格的检查器实时显示所有内容 演示：安大略省采购指南聊天机器人，支持完整的 RAG 和多轮对话调试。 在 Node.js 和 .NET 中分别实现，功能相当。与 Anthropic/OpenAI/Ollama 兼容。 注意：这展示了一种架构模式，而不是一个即插即用的产品。它是可扩展的，但需要围绕结构化输出重构您的应用程序。

我们创建了RuleHunt，以使用类似TikTok的互动监测来搜索有趣的细胞自动机规则。<p>第一个展示的规则是康威的生命游戏。当你滚动时，你会看到其他随机规则——搜索空间为2^512。请通过给你喜欢的规则点赞，帮助我们找到好的规则启发式！<p>在移动设备上，它是一个类似TikTok的滚动界面；在桌面上，它是一个用于目标规则搜索的界面。被点赞的规则会进入全球排行榜。<p>GitHub 仓库：<a href="https://github.com/rulehunt/rulehunt" rel="nofollow">https://github.com/rulehunt/rulehunt</a>

嘿，HN， 我已经从事网站建设工作15年了。我是一个完美主义者——无论是视觉效果还是技术层面——对于每次审计都要在不同工具、手动检查和文档之间反复切换感到厌倦。 因此，我开发了GuardianScan，可以在45秒内完成所有检查： - 核心网页指标（LCP、INP、CLS） - WCAG 2.2合规性 - 安全头部和内容安全策略（CSP） - 现代框架模式 - SEO和架构标记 总共进行了47项检查。 这些标准存在是有原因的。谷歌优先考虑快速的网站。可访问的网站能够接触到更多的人。安全的网站建立信任。当你达到现代标准时，你会在流量和转化率上看到明显的提升。 技术栈：Next.js 15、React 19、Supabase、Browserless.io用于无头Chrome。 虽然无法捕捉到所有问题——自动化的可访问性检查大约能解决70%的问题，但这是我现在每次部署前都会使用的工具。 着陆页已上线，计划于11月1日正式发布。每月£24，没有企业定价的繁琐条款。 欢迎提问。

嗨，HN！ 我创建了 Streaky 来解决一个个人问题——在忙碌的日子里，我总是会失去我的 GitHub 连续贡献记录。它会监控你的贡献连贯性，并在即将中断之前向 Discord/Telegram 发送通知。 <i>技术上的有趣之处：</i> 1. <i>分布式 Cron 处理</i>：使用 Cloudflare 服务绑定来绕过 30 秒的 CPU 限制。每个用户在一个独立的 Worker 实例中处理，拥有自己的 CPU 预算。 2. <i>幂等队列系统</i>：基于 D1 的队列结合原子操作，防止在 Cron 作业重叠或重试时出现重复处理。 3. <i>零知识安全</i>：GitHub 令牌从不存储（OAuth 刷新流程），Webhook 使用 AES-256-GCM 加密，通知通过独立的 Rust 代理发送。 4. <i>速率限制解决方案</i>：Cloudflare Workers 使用共享 IP 池，这会触发 Discord/Telegram 的速率限制。通过将通知路由到 Koyeb 上的专用 Rust 服务器来解决。 <i>技术栈：</i> - 前端：Next.js 15, React 19, TypeScript - 后端：Cloudflare Workers + D1 (SQLite) - 基础设施：Rust 通知代理 - 认证：通过 NextAuth.js v5 的 GitHub OAuth <i>在线演示</i>：<a href="https://streakyy.vercel.app" rel="nofollow">https://streakyy.vercel.app</a> 该项目完全开源，采用 MIT 许可证。欢迎随时询问有关架构或实现的问题。