LeetCode上的“简单”、“中等”和“困难”等标签可能会无意中影响我们解决问题的方式。对于一些人来说,“困难”会引发犹豫;而对于另一些人,“简单”则让问题显得不值得尝试。在这两种情况下,影响决策的是标签,而不是问题本身。
我开发了一个小型的Chrome扩展程序,可以隐藏平台上的难度标签。其目的是减少认知偏见,帮助开发者纯粹专注于每个问题的逻辑和结构。
返回首页
最新
大家好,我是WFGY的创始人——一个针对大型语言模型(LLMs)的语义推理框架。
在开源之后,我进行了全面的技术和价值审计,意识到这个引擎的价值可能在800万到1700万美元之间,基于人工智能模块的许可规范。如果作为平台核心的一部分嵌入,估值可能超过3000万美元。
现在已经来不及撤回了。所以在这里——完全免费,基于MIT协议开源。
---
### 这个框架解决了什么问题?
目前的LLMs(甚至是GPT-4及以上版本)缺乏*自洽推理*。它们在以下方面存在困难:
- 不同回合之间的逻辑碎片化
- 缺乏内部反馈或自我校准
- 没有模块化的思维单元
- 对抽象语义空间的控制较弱
WFGY通过一个结构化的循环系统直接在*嵌入空间*内进行操作,解决了这些问题,允许:
- *自闭合的语义推理循环*(通过求解循环实现)
- 使用∆S / λS场量化器进行*语义能量控制*
- *模块化插件逻辑单元*(BBMC / BBPF / BBCR)
- *推理分叉与重组*(支持在一个会话中多种视角)
- *纯提示操作*——无需模型黑客或训练
简而言之:你只需提供一个PDF和一些任务框架,LLM就会表现得像是内部运行着一个“推理内核”。
---
### 这有什么重要意义?
嵌入空间通常被视为一个被动的编码区域——而WFGY将其视为*一个可编程的领域*。这颠覆了传统的范式。
它使任何LLM能够:
- *自我诊断内部不一致性*
- *在长链条中保持状态*
- *导航抽象领域(哲学、物理学、因果关系)*
- *在过程中重构自己的逻辑策略*
所有这些都以完全语言本地化的方式实现——无需微调或插件。
---
### 试试吧:
无需注册。无需SDK。无需追踪。
> 只需上传你的PDF——推理引擎便会激活。
MIT许可。完全开放。没有附加条件。
GitHub: github.com/onestardao/WFGY
我每天吃方便面——并刚刚开源了一个价值3000万美元的推理引擎。
如果你觉得有趣,欢迎反馈或给GitHub加星。
我们如何利用活动、LinkedIn、开源和免费账户。没有任何策略,仅仅是出于对学习和解决问题的好奇心。
好奇心 > 策略
我们不知道“MVP”、“投资提案”或“融资”、“联合创始人”这些词。初创企业、风险投资和天使投资的世界对我来说都是陌生的。
所以,这就是我们的起步方式。我们在LinkedIn和我参加的活动中联系陌生人。我甚至花了10万印度卢比(按购买力平价计算约4900美元)参加付费活动和小众培训。
我从未犹豫过在我的好奇心上花钱。这在长远来看是值得的。
我们无条件地帮助陌生人,但人们仍然不会回应……我在想,为什么?这些人发帖说他们需要帮助。
但这种痛苦在长远来看是有回报的。你会明白这就是世界的运作方式。你联系20个人,如果有2到5个回应,你就算幸运。
交易破裂
我帮助了一位想成为美国风险投资者的人筹集1亿美元的基金,2家想创业的公司,以及2位与我们想法重叠的人。由于我们对任何想法都不确定,风险投资的事情看起来很令人兴奋。
我们用自己最擅长的领域——技术和人脉来帮助他们,甚至不知道我们想要什么回报。我们免费介绍了7到10个联系人,起草了技术方案,设计了技术团队。
这是真诚的合作,双方都在不断发展。想成为风险投资者的人希望我们担任重要的风险投资角色,但这感觉像是就业。因此,交易破裂了。
没有投资提案就获得了第一位天使投资者
我们在LinkedIn上帮助的一个人给了我们成为第一位天使投资者的机会——而那时我们甚至没有在融资。我们不知道“投资提案”这个词。他也在我们新一轮融资中投资。
他之所以这样做,是因为他的想法与我们的重叠,并且他喜欢我们在帮助他时解决问题的方式。
15天内的MVP
在一次活动中,我联系了一些可能想要帮助或成为联合创始人的人。我与一位欧莱雅的高管分享了我们的想法。他说——让我们一起构建并带给欧莱雅。
Achal和我对后端/构建非常熟悉,但我们没有前端的工作经验。尽管如此,我们还是在15天内完成了它。
另一个希望破灭
欧莱雅的那位高管说——颜色/美学不达标,无法带给欧莱雅。我们说——这就是为什么这是MVP。到那时,我们已经有了第一位天使投资者。
寻找出路——没有直路可走
我们决定将MVP推向市场,不管美学如何。投入一些资金来验证市场(少于12000美元)。半自动化处理了7张发票。GST号码借自第一位投资者。
但我们没有前进的道路。天使告诉我们——准备投资提案。Achal和我已经有了详细的技术和商业计划(虽然很粗糙,但无所谓)。
我们在验证、参加活动、帮助、交流、学习,从德国和美国到印度——同时进行。
运气青睐那些敢于走出去的人
一位曾经的同事看到我的愿景,介绍我们给他的Razorpay同学。他把我们联系到了Razorpay的投资团队——他们帮助我们完善了投资提案。
他们说——你们正在构建的东西叫做“先买后付”,并且结合了人工智能。我们之前并不知道这个词。我们通过探索和联系得到了这个词。
这来自于一个接触到最新想法的人。现在我们的投资提案与一个热门市场对接。我们并不知道,其他人告诉了我们。
同样的产品,新故事。这个世界为我们框架了这一切。
两个月后
我们拥有了:
投资提案
验证过的MVP
团队
最热门的产品
在第一轮融资中筹集了800万印度卢比(约10.5万美元)。后来又筹集了68000美元。现在正在进行另一轮融资,承诺更多——这一切都是在没有策略的情况下完成的。
如果没有活动和积极的联系,可能需要2年和3倍的资本才能达到这里。我们有一个可工作的MVP、投资提案、团队和早期投资者。
我们做了什么:
开放分享想法
把它放在网页上
不追求完美
验证并向前推进
主动联系,免费帮助,不求回报
构建。融资。合作。推向市场。
我们创建了[FOHO](<a href="https://foreignerhome.com" rel="nofollow">https://foreignerhome.com</a>),这是一个帮助外国人在韩国安全租房的平台——避免诈骗、翻译问题和失联房东。<p>---<p>### 我们为何创建这个平台:
当我们团队中的一位成员搬到美国时,他在支付房间押金后遭遇了失联。在韩国情况更糟——大多数房源信息都是韩文,押金较高,许多房东不愿意接收外国租客。外国人在租房市场中面临诈骗的可能性是本地人的*三倍*(- StatKorea 2025)。<p>我们采访了122名在韩国的外国居民,其中两人曾失去押金。从Reddit帖子到实际的房东电话,我们发现了相同的模式:*语言障碍、法律不确定性、搬入后缺乏帮助*。<p>---<p>### FOHO的功能:
1. *基于签证类型、生活方式、搬入日期等的AI匹配*。
2. *经过验证的房源*和可选的托管租金保护。
3. *自动翻译的租赁条款*,附带文化/法律背景信息。
4. *搬入后关怀*(租金提醒、公用事业帮助、多语言支持)。
5. *房东工具*:租金提醒、问题票据处理、更高收益且无额外麻烦。<p>---<p>### 发展情况:
- 每月用户超过1500人,房源超过1000个
- 超过50%的自然流量(相比1月份的9%有所上升)
- 与当地机构(如韩国大学)建立合作关系
- 正在准备扩展到波士顿<p>---<p>### 技术栈:
- Next.js + MongoDB
- LangChain + Claude/GPT用于翻译和合同提取
- 基于RAG构建的多语言聊天机器人,带有自定义术语表强制执行<p>---<p>我们是一支曾经失败过五次的团队,这次每天都在交付并与每位用户沟通。希望能收到以下方面的反馈:<p>- 匹配逻辑(我们是否应该询问生活方式标签或结构化输入?)
- 托管设计(你会信任它吗?)
- 扩展:接下来在哪里可以实施?<p>谢谢HN
我制作了一个小工具,可以为我生成 README 文件(也许对你也有帮助)。它叫做 RepoDoc — <p><a href="https://repodoc.vercel.app/" rel="nofollow">https://repodoc.vercel.app/</a>。<p>你只需使用 GitHub 登录,选择一个仓库,点击生成,就能得到一个由 AI 编写的干净的 README.md 文件,格式为 Markdown。<p>目前,它正在进行早期测试,以观察其在实际使用中的表现。如果人们觉得它有用,我会继续改进。欢迎反馈!
我通过HTTPS使用签名的谷歌证书,将Cloudflare DNS代理连接到我的GCP负载均衡器API端点。负载均衡器有一个防火墙规则,仅允许Cloudflare的IP进行连接。为了更新谷歌证书,我每三个月需要禁用防火墙规则并关闭DNS代理。这是一个手动过程,降低了我的安全性。<p>有没有更好的解决方案?
我构建了一个开源的 AIOps MCP(监控与控制平面),它使用隔离森林算法检测日志中的异常。<p>该系统可以接收来自代理、应用程序或收集器的日志,解析并提取特征,并实时识别异常模式。警报可以发送到 Slack、Webhook 或 PagerDuty。它轻量级,易于通过 Kubernetes 和 Helm 部署,并设计为可以与现有的可观察性技术栈无缝集成。<p>我构建这个系统是为了尝试将基于机器学习的异常检测与灵活的警报机制结合起来,服务于 DevOps/SRE 团队。大多数 AIOps 平台要么过于庞大,要么是闭源的——我想要一个简约而有效的解决方案。<p>你可以通过在本地运行 FastAPI 应用程序或使用 Helm 部署来尝试它。欢迎贡献——我非常希望能收到关于功能、检测准确性和实际使用案例的反馈!<p>GitHub: <a href="https://github.com/kishorealliiita/aioops-mcp-iforest">https://github.com/kishorealliiita/aioops-mcp-iforest</a>