Keep on to blur preview images; turn off to show them clearly
总结
A coder, road bike rider, server fortune teller, electronic waste collector, co-founder of KCORES, ex-director at IllaSoft, KingsoftOffice, Juejin.
结构化笔记到子Agent
总结
AI聊多了会失去记忆? 给大家整理了个给AI增加记忆的7种工程实现, 包括 1. 上下文压缩 2. RAG + 向量数据库 3. 知识图谱记忆 4. 结构化笔记 5. 分层记忆架构 6. 子代理架构 7. 动态上下文管理 (有些部分其实有交叉, 所以分类并不严格) 建议注意好的实践方式还是先尝试上下文压缩, 毕竟简单见效快, 然后考虑昨天给大家分享的 Anthropic 方法, 使用 MCP 来减少上下文消耗. 这些简单的都尝试完毕了, 再上复杂的框架.
为什么AI需要记忆
RT @garrytan: Wabi is one of the most important new consumer codegen apps — it's a little bit of an Instagram moment for true no-code all o…
AI Apps investing @ A16Z; A1111; Boards of Krea, Deel, Clutch, Titan, Arc Boats, Untitled, Happy Robot + more; If you’re not at the table, you’re on the menu
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modeling language at @allen_ai
把国外的视频和播客还有英文文章用ai洗去国内公众号 同步小红书自动生成长文图片 又支持一下小红书图片ocr解析文本回公众号 ai改写又洗一遍 这内容就是来回多模态被洗了好几次 以前只是有平台信息吞噬链 结果这吃进去的拉出来 然后再吃进去再拉 随着自动化越多 营养就越少 未来的内容如果缺少了人的价值观和温度 没有了优秀的观点和情感 就会成为巨量的ai幻觉垃圾 甚至会出现大量无法自主思考的人类被ai舆论控制的局面 这世界已经不需要一个无限月读了 每个地方都会有这些电子垃圾
当我真的开始做营销工具时我就发现 优秀的人会依靠信息进行碰撞与优质加工 但同时也滋生了无限自动改写 万物有阳就有阴 好的内容营销可以带来流量增量 差的内容营销会塞满网络垃圾 信息爆炸是一定的 所以我也在想 既然我无法阻止生产垃圾 那么我可能也需要构建一个优质过滤器以进行对抗 这样我就能对内容做评估策略 让agent针对不同人群生产相对优质的信息 尽量保证信息的有效性和价值传递
