晚安💤，上海

LLMs中的路由

1. RAG 中不同的数据源
2. 选择不同的LLM 模型，或者 Agent
3. 选择不同的 Prompt

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Kolmogorov-Arnold 网络（KANs）是多层感知器（MLPs）的有希望的替代品。KANs 与 MLPs 一样拥有坚实的数学基础：MLPs 基于通用逼近定理，而 KANs 基于 Kolmogorov-Arnold 表示定理。KANs 和 MLPs 是对偶的：KANs 在边上有激活函数，而 MLPs 在节点上有激活函数。这个简单的改变使得 KANs 在模型准确性和可解释性方面都优于 MLPs（有时甚至更好！）。

真的很妙！！！！假期最让人兴奋的 Paper 。

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情感陪伴，目前很多产品的核心是内容。这种陪伴类似于用户在这里玩游戏，忘记了时间。然后可能有几句话共鸣了。

核心是内容，是对不知道陪伴类产品到底解决什么问题和如何做的无奈的妥协，而且这个妥协对大多数人来说是一致的。

每个人的成长是不完美的，直觉上大多数人都可以模糊理解陪伴的需求，知道自己需要。但需要什么？如何陪伴，陪伴什么呢？很难清晰说出来，因为清晰得知道，就可以解决了。

做这类产品，要问自己一个问题，我能陪好朋友，伴侣，父母，孩子么？我有这个know-how么？绝大多数人没有。
因为有缺，所以有需。
因为缺，所以不懂如何陪伴。

所以，这样的共识是当下的最优选择。

励志典范托尼·罗宾斯说过，你的人生质量取决于你向自己提出的问题的质量。

为什么训练优秀的LLMs几乎完全取决于数据质量？