
Public or private healthcare – ModelBias.ai
Compare how different AI models respond to the same prompts and uncover their hidden biases.
bnfcl · HN
What's AI's go-to, public or private healthcare?
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Compare how different AI models respond to the same prompts and uncover their hidden biases.
bnfcl · HN
What's AI's go-to, public or private healthcare?

Data-backed sports intelligence using live fixtures, form, odds movement and risk scoring for smarter sports selection with high win rate. Every result tracked openly.
@fidelisozuawala · X

Interactive map showing how exposed different jobs are to AI across 17 countries.
uxff · V2EX
做了一个 AI 职业风险地图,直观看看各个国家各个行业的工作受到 AI 冲击的程度 前段时间自己频繁搜索 AI 会如何影响我从事的职业,我周边的人从事的职业,然后又开始搜索哪些职业很难被 ai 代替。搜到的信息很零散,几乎没有数据完整、可视化好的网站。 所以我做了一个可视化网站: ## AI Job Risk Map https://aijobriskmap.com 网站使用 Treemap 展示不同职业的 AI 风险。每个方块代表一个职业: - 方块大小表示职业规模 - 颜色表示 AI 风险等级 - 可以按国家查看职业分布 - 可以比较不同职业和职业类别 - 支持查看具体职业的风险数据 目前主要覆盖美国、英国、加拿大、澳大利亚、新西兰及欧洲、亚洲的多个国家。风险评分关注的是职业中的任务有多少可能被 AI 自动化或显著改变,并不等同于预测某个职业会彻底消失。 这个项目仍在完善中,尤其希望听听大家对下面几个问题的意见: - 风险地图是否容易理解? - 你更关心“职业被替代”,还是“职业会如何被 AI 改变”? - 除了风险、薪资和就业规模,

Visualize trends in CVE counts and severity since 2020, broken down by reporting organizations.
u/Secret_Appeal6271 · Reddit
Agents are more capable, and susceptible to exploits, than ever. We're working to stop this from hurting users. AI agents are starting to get real access like GitHub tokens, cloud credentials, customer data, deploy permissions. Not coincidentally, the rate of major cybersecurity incidents is rising rapidly. See for yourself: https://epoch.ai/data/cve?view=graph https://genai.owasp.org/resource/state-of-agentic-ai-security-and-governance/ My friend and I, both AI researchers, are working o

Get live prediction reports with probabilities and evidence for news, politics, markets, sports, and crypto.
@Brunette_NFT · X

AI tool to detect online scams, phishing attempts, suspicious emails and malicious links.
@ZiyadL6 · X

Monitor your external attack surface, detect subdomain exposures, and map live CVEs automatically.
@tugayakin34 · X
ThreatPort is an all-in-one Cyber Threat Intelligence & Attack Surface Management platform

Analyze cryptocurrency markets with Chan Theory patterns, K-line charts, and anomaly detection.
@onehopeA9 · X
用 DAPPOS @dappOS_com 做了一个加密货币缠论分析网站,也是我一直想做没时间做的! 来看看缠论三买的威力: 不是不会写代码。 我自己是程序员,真要硬写当然能写。 但问题是:没时间。🤡 做交易的人都懂,真正消耗人的不是“看一根 K 线”,而是把一堆信息拼起来: K 线结构。 缠论笔、中枢。 一买二买三买。 一卖二卖三卖。 资金费率。 持仓量变化。 成交量异动。 市场舆情。 这些模块涉及太多方面,写得出来,但太费时间。 所以我一直想做一个自己的交易雷达: 接币安历史数据。 用 TradingView 展示 K 线。 自动画缠论结构。 标注买卖点。 再把资金费率、持仓量、成交量和币安广场热度放进去。 想法很清楚。 但一直躺在 TODO 里。 最近用 xbubble 的 Coding 功能试了一下,直接把需求丢进去: “做一个加密货币缠论分析网站,接入币安一年历史数据,用 TradingView 展示 K 线,自动画笔、中枢、一买二买三买、一卖二卖三卖,增加异动分析和币安广场舆情热度。” 它真给我生成了一个能跑的原型。 这次最戳我的不是“AI 会写代码”。 而是 xBubble 把最消耗时间的工程杂活压短了。 以前我自己做: ❌ 搭项目结构 ❌ 爬数据源和图表库 ❌ 写 K 线处理 ❌ 写缠论结构识别 ❌ 做前端交互 ❌ 部署、改样式、修细节 一圈下来,核心想法还没验证,人先累了。 现在变成: ✅ 先描述业务目标 ✅ 让 xBubble 生成可运行原型 ✅ 我再校验规则、调整逻辑、优化体验 ✅ 把时间花在交易理解和产品迭代上 这对程序员其实很有价值。 因为程序员最缺的不是能力,而是时间和注意力。 我这个原型现在大概有几块: 第一,TradingView K 线主图。 用币安数据展示行情,再叠加缠论结构。 第二,笔和中枢。 把原本需要手动盯的结构,先自动画出来。 第三,买卖点雷达。 一买、二买、三买,一卖、二卖、三卖,先帮我筛可能的位置。 第四,异动面板。 资金费率、持仓量、成交量变化,和 K 线结构一起看。 第五,舆情热度。 把币安广场讨论热度也拉进来,看看市场情绪是不是和盘面互相印证。 你可以理解成: 我不是让 AI 替我交易。 我是让 AI 帮我做一个交易前的信息雷达。 我觉得 xBubble 和普通 AI

AI-powered capital allocation platform that transforms market narratives into diversified, risk-managed portfolios.
@lekustito · X