@jitendraballa · X

13639366668 · HN

Pay-per-call MCP server with 47 AI endpoints, micropayments via x402

@im_pradee_p · X

Backend as a service

@YinsenW_ · X

CherryIN 平台已经上线了DeepSeek v4 flash Vision-Exp 模型，为全球用户带来最领先的多模态AI 服务哈哈哈

@RunPei83973 · X

Claude Code users: Did you know API routing can significantly reduce AI costs? We built VIAPI to test different AI routes: Budget → lower cost Stable → production Pro → high availability

karakanb · HN

Epho – run Claude Code with a curl

yurikoif · HN

Telem – Route agent web search across providers and inspect the traces

g418572664 · V2EX

做了一个文档解析与记忆工具，专门辅助给传统行业做 AI 落地的老哥 现在 AI+的工作还挺常见的，就像大佬们说的，“所有行业的产品可能都会用 AI 重新做一遍”。最常见的就是各种 agent ，说要用 AI 赋能传统行业啥的，代替人类专家去处理海量的复杂资料、进行深度分析并做出决策。 举个例子，金融行业的“智能审计与尽调 Agent”。 过去，银行或投资机构想要给一家企业贷款或投资，需要人类审计师去读几十份、每份几百页的招股书和财务报表。现在虽然有了 AI ，但把文件一股脑全丢给它是不现实的，且不说烧 token 的问题，这些文档里有无数的跨行、跨列单元格表格，普通工具一拉，表格数据全串行了。如果 AI 把“第一季度利润”和“第二季度支出”的信息碎在一块，那得出的财务分析就完蛋了。 所以，现在要真想开发出一个能干活，还确保正确率的 agent ，就需要一个专业的、AI-native 的解析工具，把复杂的表结构和章节层级完整还原出来。我做的工具 Knowhere 就是干这个的： https://knowhereto.ai/?utm_source=v2ex 它能把复

@bhushankuma491 · X

@kominikedigital · X

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