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尝试了一下灵光，排版效果、响应速度、图表增量加载+可交互体验很好，加上可以想象的背靠蚂蚁的语料积累，在金融问答上是目前接触到综合体验最好的AI 产品了。
如果将来能支持更长时间的深度研究任务就好了
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真正的突破，往往不是来自对旧问题的更优解，而是来自对新问题的勇敢定义。
https://mp.weixin.qq.com/s/QYBv-GdSsbgl7-4rUSJF1g
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没有这么悲观，只要能意识到标准化context 的重要性的团队，基本都在尝试解决了
南壹: 发现企业内想推AI Coding是很难的，一个团队内，每个人对AI的认知、使用的工具、使用的模型都是不同的，他们对接的设计、产品的输出也各不相同，业务本身也很难能让AI完全理解，这些问题在一人项目里基本都是不存在的。 企业内部一个运转了十年的项目想要通过vibe coding去让AI做牛马干活很难，你搭建的文件系统来帮助AI更好的了解项目也基本不可能，因为10个人的团队，每个月代码变动量极大，你的文档更新是跟不上的，如果不能整个团队一起维护这套文档系统，那靠一个人是维护不过来的。 所以这个时代的AI Coding红利，就是更倾向于个人或者小团队的快速发展，在企业内推vibe coding还得再等几年，或者永远也等不到。
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2年前就走马观花似的看过这篇文章，认知尚浅没有意识到其中的价值。
最近又断断续续花了三周时间，在Gemini 的帮助下认真重读了一遍，是一篇非常优秀的从偏技术角度介绍LLM底层细节的启蒙文章。
最近又断断续续花了三周时间，在Gemini 的帮助下认真重读了一遍，是一篇非常优秀的从偏技术角度介绍LLM底层细节的启蒙文章。
https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and-why-does-it-work/
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好久没有写技术类的长文了，过程很长，需要反复琢磨很久，但是完成的一刻很舒爽
https://mp.weixin.qq.com/s/XrNhL3M919BmDCIOGRRCPA
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