openai 新出的 ChatGPT Atlas 浏览器，输入 query 的时候选择"浏览器记忆", 可以直接检索浏览历史，从标题里推测相关的页面。但是标签还不能直接读取，可以先导出 html 文件，上传文件让 chatgpt 分析

@NotAProgrammer PE -> prompt engineering, 就是调 prompt 。agent 架构有很多，可以知乎上搜索关键词

分析下效果不好的原因是什么，是召回阶段还是答案生成阶段，不同问题阶段的处理方式不同
1. 召回阶段，做好多路召回，向量召回（ huggingface 上的知名 embedding 模型都试下，bge 、qwen 等）和传统 ES 召回都做下，效果不会太差，如果领域术语较多，可能 es 召回效果还要更好一些。
2. 答案生成阶段，这个评估的更多了，首先调 API 试试大尺寸模型，看对领域内理解够不够。
- 够的话直接部署大模型完事。
- 如果不行。1. 考虑做领域内 continue pretrain, 把领域内知识学进去，然后走 SFT ，也许需要 RL, 人力物力 100w 可能不够，这种方案需要一个团队来搞。2. 走 PE + 多 agent ，为大模型添加更多的上下文背景知识。现在领域内大模型都倾向于这种模式

我也是。卡的时候查看进程，kernel_task cpu 飙到 100%

因为精确率还有一个别称，叫查准率 https://i.imgur.com/agAJ0Rd.png

我来组成分母

卷
一年干出了两年的工作经验

我直接选择移动到废纸篓，用来几天没发现浏览器有啥异常

mac 和 ipad 的台前调度全都关了。mac 上用 alt-tab 替换系统的任务切换。

@StinkyTofus #5 没想到还有人记得这个，云端是真的方便。可惜这么多年也没有一个继承者。https://i.imgur.com/5FDsp6L.png

只备份的话，为啥不用机械盘？同样的价格买两个 2T 机械盘，双重保险 https://i.imgur.com/agAJ0Rd.png

《流畅的 python 》进阶不二之选。现在出第二版了，纸质版太贵，微信读书会员可以免费看。

github copilot 有明显的上传本地代码到服务器的操作，不仅仅拿来预测，还会保存下来。所以大公司都是自研给员工用，阿里是通义灵码，字节是 codeverse 。

https://mp.weixin.qq.com/s/cmoCzNRClcW28cMj1WUBGA https://i.imgur.com/agAJ0Rd.png

1. macbook m1 pro, m1 依旧能打。
2. sony a7c2 + 腾龙 28-200 , 刚入门摄影，非常满意。
3. oppo enco air3, 100 多的半入耳耳机，办公室戴一天 airpods pro 耳朵疼，买这个替代着使用。
4. 小黄鱼买了一堆电子垃圾组了个 nas ，几百块的快乐。https://i.imgur.com/agAJ0Rd.png

iOS 上的客户端一个个试过来，奇密用得最舒服

离大谱

一个小技巧。国内讲 ai 的书，如果标题只包含 ai ，可以不看，如果标题包含深度学习、或机器学习，或许可以一看。
讲 AI Agent 的，看论文综述就行，arxiv 上大把综述可看，比这些水书强一百倍。

@Eiswein 巧了，我也下单了一台 A7C2 ， 加了一个腾龙的 28-200