一位开发者推出了“book.sv”网站，该网站提供书籍推荐，其动力来自一个在**30亿条Goodreads书评**上训练的模型。该网站包含两个工具：推荐引擎（输入书籍，获取建议）和“用户交集”功能（查找阅读过相同书籍的Goodreads用户——提供退出选项）。 早期用户报告说，即使输入有限，推荐通常也不错，而且网站速度令人印象深刻。反馈集中在改进发现功能，使其不局限于推荐已读书籍，优化用户界面（在添加书籍后移除建议书籍），以及降低搜索的严格性。 开发者使用50-100个数据中心代理抓取了Goodreads数据，并指出住宅代理现在价格实惠。他们正在考虑根据需求开发API，并承认该模型可以在CPU上高效运行。讨论还涉及了Goodreads的替代方案以及细致推荐的挑战（例如，找到*类似*特定标题的书籍，而不仅仅是该系列中的任何书籍）。