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  1. 一个学习 RAG 的好地方↓

    以更简单的方式实现所有 RAG 技术

    本代码库采用清晰易懂的检索增强生成 (RAG)方法，将高级技术分解为简单易懂的实现。这里的所有代码库均使用我们熟悉的 Python 库， openai， numpy， matplotlib 和其他一些基础库构建，而非依赖于LangChain或 FAISS 之类的框架。

    目标很 ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/c4c6df1f77384d247b459458af8f4815.html

  4. Figure 发布了一段60分钟的无删减视频

    展示了其Figure 2机器人可以连续不间断的进行60分钟的快递分拣工作，没有任何人为干预！

    机器人没有进行任何编码，完全依靠其训练结果和神经网络自主工作！

    单位包裹处理时间从6.3秒降至4.3秒，扫描准确率从88%提高至约95%。

    现在的 Figure 已经具备：

    • 触 ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/8cc20a5f8826989b674c94c8b11fe84c.html

  5. Happy-LLM -- 📚 从零开始的大语言模型原理与实践教程
    github.com/datawhalechina/happy-llm/
    本项目是一个系统性的 LLM 学习教程，将从 NLP 的基本研究方法出发，根据 LLM 的思路及原理逐层深入，依次为读者剖析 LLM 的架构基础和训练过程。同时，我们会结合目前 LLM 领域最主流的代码框架，演练如 ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/b405c91327d7ae6c155ea24d5352deec.html
    GitHub
    GitHub - datawhalechina/happy-llm: 📚 从零开始构建大模型
    📚 从零开始构建大模型. Contribute to datawhalechina/happy-llm development by creating an account on GitHub.

  7. 一个受虐者的网页开发指南
    http://t.cn/A6eMpIN8
    作者尝试将高性能C/C++库（如魔方求解器）移植到Web，利用WebAssembly实现接近原生的性能。这篇指南聚焦技术细节和踩坑经验。文中提到 “自下而上都是不透明的抽象。”​真正的开发效率来自于理解抽象背后的真相，而非逃避复杂性​​。
    文章从简单的“H ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/64f3406ba0da22f25704a7d9ac5ecf78.html

  9. 今天上午，Anthropic官方公开了一份手册，揭秘他们内部10个不同团队（涵盖技术、科研、产品、营销、法律等团队）是怎么使用Claude Code的，场景案例非常丰富，其中的大部分实践经验也可以迁移使用在Cursor、Cline等AI编程工具上。

    从官方手册可以看出，Claude Code 正在改变 Anthropic 内部团队的工作 ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/4941772f49a3cd455f87e1b3bed83672.html

  11. 据统计，《多啦A梦》里共有1178件道具，今天成为现实的占60-70%（如图）
    每一集多啦A梦，从口袋里掏出来的玩意儿，都是用科技解决生活问题的真实感～“真实痛点 - 具体需求 - 应用到场景 - 失控风险”……用一个个故事，展示了科技产品发展的样子。
    我就想知道任意门和时光机什么时候成为现实[哈哈] ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/dc9f8a751ddc4d2bff29b7fc64cbc27d.html

  13. Cursor 也搞了个大发布，内容有点多，于是我也给大家整理了一个 Big Map, 可以直接访问。

    这次更新内容主要有：

    - BugBot, 在 Github 安装后，BugBot能帮你自动回复 issue, 并且直接一键将 issue 在 Cursor 打开进行修复. 这个功能几周前 Traycer 刚上线哈哈哈，真的是太卷了

    - 记忆功能，跟ChatGPT ​​​https://mapp.api.weibo.cn/fx/7272dfd359d1648d9ac714f267cbb3aa.html

  20. https://x.com/hongming731/status/1930063753808433294?t=9x8X8G8jLoaJ_cwbXr5G4A&s=35
    X (formerly Twitter)
    ginobefun (@hongming731) on X
    数字生命卡兹克公众号分享了一个“特别”的简历

    一位面试者将自己的简历制作成一个可视化的网页，有趣的是，她在网页中嵌入了一个 AI 对话机器人。这个机器人以面试者“分身”的形式存在，面试官可以直接在网页上向这个 AI 提问，了解她的经历和作品。