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llm-wiki v0.2.0 发布,1天内 300+ 🌟Star 达成🎉
基于 @karpathy llm-wiki 方法论的个人知识库开源版本实现,新版本加入了几个重要功能:
- Louvain 社区检测:自动发现知识聚类,一键切换类型/社区着色,内聚度评分识别薄弱领域
- 图谱洞察:自动分析图谱结构,发现跨领域的惊奇连接和知识空白,点击高亮对应节点
- Insights → Deep Research 联动:知识空白一键触发深度研究,LLM 读取 overview + purpose 生成领域精准的搜索主题
- 搜索质量提升:Tavily 返回完整内容不再截断,Deep Research 综合信息量大幅提升
- 优化修复:多个 Bug/安全隐患 修复以及显示优化
后续会朝着 autoresearch 以及更好的多格式文件兼容性方向持续演进!
项目地址:github.com/nashsu/llm_wiki
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注意这一段:“Cursor 去年估算过,一个每月 200 美元的 Claude Code 订阅可能消耗高达 2000 美元的算力成本,这意味着 Anthropic 在大幅补贴。
如今这种补贴力度似乎更加激进——据另一位接触过公司算力开支分析的人士称,这个 200 美元的套餐现在能消耗约 5000 美元的算力。”
宝玉@dotey
Forbes:Cursor 为 AI 编程霸主地位而战 【1】"战时状态" 1 月 5 日,Cursor 的员工们结束假期回到公司,迎接他们的是一场全员大会,演示文稿的标题赫然写着"战时状态"。 假期期间,一些员工试用了 Anthropic 最新发布的模型 Opus
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