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让机器读懂文字：词向量的前世今生
在自然语言处理（NLP）中，最基础的问题之一是：如何把一个词表示成计算机能处理的数学对象？ 这个问题的答案，几乎决定了整个 NLP 系统的上限。 过去几十年，词的表示方法经历了几次范式转变： 离散符号表示 → 矩阵分解降维 → 静态稠密向量 → 上下文动态表示
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如何构建好的 Context？
在构建企业 AI Agent 的时候，**工作上下文（Context）**是不可或缺的元素。那么，什么是好的 Context，又如何构建好的 Context？ 1- 好的 Context：四层组织记忆系统 好的 Context 并非简单的信息堆砌，而是一套能让 AI 理解“此刻该如何行动”的组织记忆
Claude Desktop 使用第三方 API 接入指南
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等等，这些图是 GPT Image 2 出的
在互联网上吃瓜、维权、实锤一件事，过去我们靠的是五个字：有图有真相。 哪怕 AI 生图已经铺天盖地，但只要图里出现复杂的中文排版，或者某款软件的真实界面，AI 就会立刻露馅，变成一个彻底的「文盲」。 图片来源：X@hx831126 但现在，这个时代到头了。 那个靠找错别字、找 UI 漏洞来鉴别 AI
