a=(x,y,d=mag(k=x/8-12,e=y/8-9)**2/50)=>stroke(99+99/abs(k)*sin(t*4+e*e)**2,96).point((q=x/3+e+60+1/k+k/sin(e)*sin(d-t))*sin(c=d/4-t/8)+200,(q-y*d/9)*cos(c)+200)
t=0,draw=$=>{t||createCanvas(w=400,w);background(6);for(t+=PI/90,i=1e4;i--;)a(i%200,i/200<<2)}
23.11.2024 23:47 —
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Lego & Starship
23.11.2024 06:02 — 👍 2 🔁 0 💬 0 📌 0
作者的关键观点：
- 灵活性策略：用户不会过度依赖单一工具,而是根据性能表现灵活切换不同选项
- 持续实验：不断尝试和评估新的 AI 模型
- 多领域应用：工具覆盖写作、研究、编程、产品、市场营销和业务运营等多个领域
- 效率导向：这些 AI 工具正在简化工作流程, 提高工作效率
- 组合效应：通过组合使用不同工具的优势, 建立了一个完整的 AI 辅助工作体系
2. 多媒体处理
- Midjourney: 用于图像生成
- Google AI Studio: 用于视频转录
- v0: 用于设计工作
3. 编程开发
- Cursor: 用于快速代码原型开发
- Claude Artifacts: 用于生成流程图等制品
0. 文本处理与写作
- Claude Projects: 用于文本摘要
- ChatGPT-o1-preview/canvas: 用于审阅和改进写作
- Anthropic console: 用于提示词优化和评估
1. 研究与分析
- CrewAI: 用于协调研究 Agents
- Flowise AI: 用于私有文档分析(RAG 技术)
- Grok: 用于查找有趣的 AI 论文
- ChatGPT Search: 用于发现新内容
- NotebookLM: 用于教育相关任务
一位 AI 实践者的工具流：多元化策略与实用心得
「作者 Elvis 通过灵活运用和组合多种 AI 工具(覆盖文本、研究、媒体、编程等领域), 建立了一个不依赖单一产品、持续优化的高效工作体系」
Chonkie 是一个轻量级、高性能的文本分块库，专门用于 RAG 场景，它提供了多种分块策略（包括基于 token、单词、句子和语义的分块），同时保持了最小化依赖和极快的处理速度。
最新版本 0.2.1 更新中：
- 语义分块功能现在默认依赖Model2VecEmbeddings, 因为它比标准的 Sentence Transformers 快 10 倍, 依赖包也小 10 倍
- 添加了新的嵌入模型支持:
- SentenceTransformerEmbeddings
- OpenAIEmbeddings
- Model2VecEmbeddings
Leaked System prompts from v0 - Vercels AI component generator. (100% legit)
www.reddit.com/r/LocalLLaMA...
项目技术栈
- 数据库：TiDB（用于存储聊天历史、向量数据、JSON 数据和分析数据）
- RAG 框架：LlamaIndex（用于检索增强生成）
- AI 编程框架：DSPy（用于编程而非提示工程的基础模型框架）
- 前端框架：Next.js
- UI 设计：shadcn/ui
项目地址
github.com/pingcap/auto...
autoflow 是一个基于 TiDB 向量存储、LlamaIndex 和 DSPy 构建的 Graph RAG 系统，它能提供类似 Perplexity 的对话式搜索体验，并支持网站爬取、知识编辑和网页集成功能，由 PingCAP 开源 👍
核心特性
- Perplexity 风格的对话式搜索界面
- 内置网站爬虫，可以自动抓取官方网站和文档
- 支持知识图谱的编辑功能，用户可以添加信息或纠正错误
- 提供可嵌入的 JavaScript 代码片段，方便集成到其他网站
- 会在网页右下角显示一个对话窗口，用于回答产品相关问题
AI 领域的"冰山理论"：从真实技术到表面繁荣
「一幅以冰山结构呈现的讽刺图，揭示了 AI 领域中真正的技术实践者往往低调务实，而过度营销者反而喧嚣于表面的现象，通过幽默的方式反思当下 AI 领域的浮躁现象」
引用自 Ordax(GenAI Lead at aws)
22.11.2024 14:06 —
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