Efficio - AI Harness for speed, memory

{"translation":"嗨，Product Hunt 👋\n\n我的联合创始人和我在过去 5 个月里一直在打造 Efficio，这建立在 IIIT Hyderabad 之前 8 个月研发工作的基础上，目前我们是 Entrepreneurs First（F26）的成员。\n\nEfficio 是一个与 AI 模型无关的运行框架，它会扫描现有代码库并重写其中拖慢性能的部分，在不改变行为的前提下降低延迟、CPU 和内存占用。我们并不是要再造一个编程模型，而是要在你已经信任的任何模型之上构建一层基础设施。\n\n一些早期数据：在 Boost（C++）中我们发现的一项优化带来了 78.9% 的性能提升。在 NetworkX 上，我们扫描了 28 个函数并发现了 5 个经过统计验证的优化点——包括 Graph.add_edge 上延迟降低 30%、内存降低约 75%——而 LLM 成本仅 0.98 美元。在我们特意挑选的、贴近企业代码库特征的 20 个开源项目中，从 50 个函数里找出 10 个真实优化的成本约为 3 美元。\n\n每一处改动都要先通过你现有的测试套件，再依次通过四层额外的验证——静态分析、语义等价性、假设 + 差异测试，以及全代码库的意图审计——之后才会由你团队中的人员审核并批准 PR。没有任何东西会自动合并。而且整个流程完全跑在你自有的内部 API 上，代码和数据永远不会离开你的基础设施。\n\n我们目前正在和金融科技公司、量化交易机构以及 AI 代码审查公司的工程团队交流——基本上是那些执行时间要么是核心成本驱动、要么就是业务本身所在的场景。\n\n非常期待你的反馈，尤其是如果你也曾被"我们清楚算力浪费严重，只是不知道具体浪费在哪里"这个问题困扰过。"}