如果夫妻发现养育孩子并不适合他们（例如，在宝宝出生的头一年内），他们将能够轻松地将孩子送去收养，并且不会受到社会的污名化。<p>这会鼓励更多的夫妻选择生育吗？
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一周热榜
该项目目前处于早期阶段。我最近不得不重置图形数据存储，但我觉得现在是分享我的文章和项目的好时机。<p>链接是我的博客文章，工具可以在<a href="https://umbrix.dev" rel="nofollow">https://umbrix.dev</a>找到。
除了显而易见的聊天机器人和编码助手之外，我很好奇人们实际上在使用大型语言模型（LLMs）开发什么。内部工具？面向客户的功能？有没有在实际应用中具有经济价值的智能代理？
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。
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### 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”。
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### 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。
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### 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。