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60 projects
为LLM输出提供token级引文API，通过注意力分析验证。
apoorvumang · HN
TokenPath – token-level citations for LLM output, read from attention
用AI创建个人资料网站，配备数字卡片和访客分析。
@niazjz · X
15 years of better *ways* to share your card. Nobody built *intelligence* around the exchange. We did. Auto-generated website + per-visitor heatmaps + session replay. Every scan becomes actionable data.
上传图片检测是否为AI生成，支持概率分析和元数据检查
bingkunzhao · V2EX
开发了一个识别是否是 AI 生成图片的工具 https://imageaichecker.com/ 上传图片，可以判断是否是 AI 生成的，每天 3 次免费
追踪 Pump.fun 代币，识别恶意钱包地址和地毯拉动风险。
@ha_li60704 · X
他的技术力量确实很强 解决了很多我想解决而没解决的问题 大家可以试试网站： 查询速度非常快，而且可用信息占比极高 可以说已经是成熟的打狗神器了 我分析了他的数据源，他自己做了一个庞大的数据库，有一个订阅源 这不是开玩笑的东西，这是真技术，很久没见过的真东西 J5ZognFJEepsWsCQPmqVchvEvsUMomEkxd8LbMrH2J7
上传文档与AI对话，获取精确的源引文。
@ajkbossp · X
Check out what I just built with Lovable!
检查 RAG 块并可视化 AI 代理工作流、内存架构和执行轨迹。
@Higgs0110 · X
即时分析网站的SEO、性能、无障碍访问和安全问题。
@proyecto_cripto · X
通过真实的Wikidata关系连接任意两个主题的知识图谱游戏。
u/hyperschlauer · Reddit
I built a free knowledge-graph game where every move follows a real Wikidata relationship I’m building Webwoven for OpenAI Build Week, and the beta is now live: https://www.webwoven.org It’s inspired by Wikipedia hopping: you start with one topic and try to reach a target in as few moves as possible. Every move follows a real relationship from a reviewed Wikidata graph. The game therefore shows why two topics are connected instead of treating ordinary page links as paths. Webwoven curr
检测文本是否由ChatGPT、Claude或DeepSeek等AI工具生成。
AI Detector — 检查你的文本是否 AI 生成
检查你的简历是否通过ATS系统筛选，获得优化建议。
@Patryk597153122 · X
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