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V2EX member #710058, joined on 2024-09-11 13:40:06 +08:00
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6h 38m ago
Replied to a topic by TimG 程序员 存储表结构 RAG 与 Skill 哪个更优?
做成 mcp 最好也是有结构的做, 比方说你的文档就和书一样有第几章第几节的, 你就写一个 mcp 来快速让 ai 能通过一小段话找到这个内容可能在第几章第几节,然后在通过第几章第几节拿到完整内容. 文档尽量剥离上下文,第几章第几节自己的内容就够 相当于利用树结构天然做嵌入了(而不是直接用 embeding 模型来做)
@timnotom 想要个补全卡的要死. 和 zsh 相比各种功能少的可怜,最后还是装了 wsl...
你把这段话发给 codex 他就帮你做了...
Aug 26
Replied to a topic by siriusliangcn OpenAI OpenAI 设计了一款 Jalapeño 芯片
推理这块大家都在做,字节也在做,google 都上了一两年了. 训练还是绕不开英伟达
20 刀的 cursor+50 块钱买 google ai pro 18 个月的 然后在反重力里蹬 genmini 3.7. 活不重开一个反重力都够了
需要音视频&图像编辑或者 ai 制作的完全值得, 纯文本类 LLM 不是很需要
你又要引起战争吗! 不过这种其实就是纯服务用 ubuntu/debian, 桌面 arch 直接就闭嘴了. ubuntu 26.04 后桌面也挺好用过的,就是没 arch 那么漂亮+能折腾, 而且很多人不喜欢 snap 包
@XCFOX 同感 grok 的"直觉"真的是有说法的,用的多真的能体会得到
grok 4.5 整体可以理解成一个三倍速(可能不止)的 glm 5.2, 而且比起 glm kimi 等不仅仅是 api 快. grok 给人一种直觉非常准的感受, 不需要太多思考就开干,效果还很好. 如果你的开发框架和溯源性好,静态内容多,任务分的细一点,那用起来真的是太爽了. 但是让他从 0 开始自己出方案还是比较费劲的, 和 opus 差的有点远
简单测试 确实是比之前好用多了,至少工具识别 mcp 调用这种不会瞎编了.但是理解语义的能力还是比较差(当然可能和 harness 框架也有关系, deepseek 自己家出的效果一般). 总体能力差不多能够到 composer2.5 的感觉了. 不过思维链还是长的离谱,是集体感不如 composer grok 那一系列的(速度和性价比来说). 但是如果和 OA 的大号模型比,执行步骤多但是每个步骤都比较简单的长任务那可太舒服了
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