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一周热榜
最近我一直在开发一个SMTP/邮件服务器，虽然谷歌和其他一些公司对不使用企业中继的测试“通过”表示不满，并且对此表示了很多不满的表情，但至少这让我能够与更广泛的生态系统进行沟通。
然而，电话通信似乎是一个更难解决的问题。SIP URI可以让我在某种程度上与更广泛的生态系统进行沟通，但许多电话和软件似乎已经不再支持它；通常使用公共电话网（即“普通电话”）的人中，只有极小的一部分能够拨打或接听来自我地址的电话——但它能够直接且整洁地集成到邮件服务器中，这是一大优势。
我可能仍然会出于原则在邮件服务器中实现SIP URI和VOIP支持，但我想知道是否有人有其他的替代方案可以考虑。理想情况下，我希望能够在公共电话网上进行通信，但这似乎是个无望的目标。
我也对任何使用VOIP进行工作的人的看法感兴趣，不知道他们是否允许或阻止外部网络的SIP URI。我在十多年前维护过我们公司的VOIP服务器，但那是一个“副项目”，因为我在一家中小企业工作，身兼多职，无法专注于任何一项；当时我甚至对SIP URI并不了解。
我创建了一个不搞虚的AI新闻网站（和通讯），利用AI为我策划最佳的AI相关故事：7min.ai。
我订阅了很多AI通讯。我认为它们很有用，但也存在一些问题：表情符号墙、无用的AI生成图片，以及“科技兄弟”语言（“如果是真的，那就太大了”这种能量，一切都是“疯狂”或“颠覆性”的）。每个通讯都有自己的观点（这对某些人来说可能很好，但我更喜欢更客观的格式）。
因此，我创建了7min.ai。它的工作原理如下：
它从许多可信的来源提取新闻，去重故事，并根据新闻的热度进行优先排序（我知道这可能是主观的，但到目前为止效果很好）。一个“热度”指标根据AI对故事重要性的看法以及报道该故事的来源数量来显示“热度”。我可以阅读每个故事的高层次摘要，如果需要了解更多，可以打开来源。
这个名字的来源是：每天限制新闻阅读时间为7分钟（每分钟180个单词）。通讯限制为7分钟，网站默认也限制为7分钟。如果你想阅读更多，只需点击“阅读更多”按钮。
当前的限制是：它专注于新闻，因此不会涉及一些很酷的开源项目或其他可能有用的工具（除非它们上了新闻）。我正在考虑增加对此类内容的覆盖。
欢迎任何反馈和问题！你觉得它与传统的AI通讯相比如何？
请访问 <a href="https://7min.ai" rel="nofollow">https://7min.ai</a>（无需注册！通讯是可选的）。
Ember的移动应用体验不佳，我更希望在我已经在看的屏幕上看到我的咖啡杯。此外，现在我可以把它放在我的Claude Code旁边，看起来非常不错。
如果您发现任何问题，请在Github上提交问题反馈。也欢迎提交PR。
<a href="https://ember-mug.benjaminjsinger.com/" rel="nofollow">https://ember-mug.benjaminjsinger.com/</a>
<a href="https://www.npmjs.com/package/ember-mug" rel="nofollow">https://www.npmjs.com/package/ember-mug</a>
<a href="https://github.com/singerbj/ember-mug" rel="nofollow">https://github.com/singerbj/ember-mug</a>
我开发了一个人工智能命名工具，它将心理语言学研究应用于品牌名称生成。令人感兴趣的并不是它使用了人工智能，而是其代理的结构以及它们所优化的内容。
核心问题是：如果你让任何大型语言模型（LLM）为一个企业命名，你会得到相同的[形容词][名词]组合。比如NovaTech、BrightPath、SwiftFlow。这些名称在语言上是死的——没有音韵质感，没有语义深度，虽然认知流畅性高，但却毫无独特性。
该流程分为六个阶段：
1. 一个发现代理分析企业并生成战略简报。重要的是，它还会生成一个“旁支类别”（与之完全无关的东西，比如“奢华蜡烛品牌”用于一个SaaS工具）和一个“伪装的背景”（一个相邻行业）。
2. 三个创意代理并行运行，每个代理对同一简报有不同的框架。一个代理诚实地根据简报工作。一个代理被告知它是在为伪装的背景命名。另一个代理被告知它是在为旁支类别命名。伪装和旁支代理产生的名称通常更有趣，因为它们不受类别惯例的限制——大型语言模型无法依赖明显的行业词汇。
3. 一个语言过滤器使用声音象征研究对大约90个候选名称进行评分：
- Bouba/kiki效应（圆润的声音如b、m、l、o与友好/柔和相关；尖锐的声音如k、t、p、i与前卫/精准相关）
- 处理流畅性（发音、拼写、回忆的难易程度）
- Von Restorff孤立效应（与类别规范的独特性）
- 辅音/元音平衡和音节结构
每个名称获得0-100的评分。前25个名称存活下来。
4. 检查约280个组合的域名可用性（7个顶级域名与多个变体）。
5. 一个综合代理对最终的10个名称进行排名。这个阶段使用Claude而不是OpenAI——排名需要平衡语义相关性、品牌契合度、声音象征评分、域名可用性和“极化潜力”（能够引发反应的名称往往是更强的品牌）。在我的测试中，Claude在这种多因素整体判断方面表现得明显更好。
6. 针对USPTO数据库进行商标筛查，并与第一阶段识别的尼斯分类类别交叉参考。
这两种模型的分拆是一个务实的选择。GPT-4o-mini在结构化生成和分析（第1-4阶段）中快速且便宜。Claude Opus在第5阶段的主观排名权衡方面表现更好，但在所有并行创意代理中运行成本过高。
我认为最有趣的是语言评分。声音象征在心理语言学中已得到充分验证，但在命名中很少系统性应用。Lexicon Branding（为Sonos、Pentium、Blackberry命名的公司）使用这些原则——Sonos中的“s”音传达了顺滑和流畅，这与他们的产品体验相映衬。该工具试图以程序化的方式进行相同的分析。
我真心想知道HN对它生成的名称有什么看法。试着用你熟悉的企业进行测试，看看输出是否与ChatGPT给出的结果有所不同。