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当前的大型语言模型（LLMs）在组合推理方面存在困难，因为它们缺乏物理边界。CSCT 实现了一种神经多门机制（Na⁺/θ/NMDA），以强制执行 $L^1$ 几何和物理基础。在我的实验（EX8/9）中，这种架构在凸包内的组合推理成功率达到了 96.7%，远远超过了无约束模型。主要特点包括：基于流的处理：没有批处理或静态上下文；它将信息作为连续流进行处理。神经门控：使用 Na⁺ 和受 NMDA 启发的门实现 θ-γ 耦合的计算实现。零样本推理：对凸包内的组合没有“幻觉”现象。详细技术说明请见：[<a href="https://dev.to/csctnail/-a-new-ai-architecture-without-prior-distributions-stream-based-ai-and-compositional-inference-1ohc" rel="nofollow">https://dev.to/csctnail/-a-new-ai-architecture-without-prior...</a>]我期待听到您对这种“投影动态系统”认知方法的看法。
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嘿，HN！我是一个创作者。
我创建了 APYCalc.net，因为对那些需要邮箱注册并跟踪输入的金融计算器感到沮丧。
**技术栈**：
- 原生 JavaScript（没有框架，没有依赖）
- 100% 客户端执行（计算从不发送到服务器）
- 无 cookies，无分析，无跟踪
- 托管在 Cloudflare Pages 上
**工作原理**：
所有计算都使用行业标准公式（例如，APY = (1 + r/n)^n - 1）。您的输入完全在浏览器中通过 Web API 处理。
**我为什么要做这个**：
我比较了 10 个流行的 APY 计算器，使用相同的输入。结果在 5 年内对 5 万美元的计算范围从 61,350 美元到 62,780 美元。此外，10 个中有 8 个将数据发送到服务器。
**下一步**：
如果有兴趣，考虑开源。同时也在考虑添加税后收益计算器。
欢迎反馈！特别是来自那些关注金融科技工具隐私的人士。