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12-26
2025

ChatGPT VS Claude ，Agent记忆用对话压缩还是RAG按需检索

在高质量 AI Agent 系统里，记忆模块的设计远比看起来复杂，它要解决三个关键问题：怎么存历史对话？什么时候检索？该检索哪些内容？这些问题直接决定了 Agent 的响应速度、资源占用和能力天花板。而我们常用的 ChatGPT、Claude 这类大模型，之所以能记住用户的长期偏好，越用越顺手，本质上是因为它们也算一种极简版 AI Agent。但在记忆模块的设计上，两者走了完全不同的路。
12-10
2025

先分块再向量化已经过时！先embedding再chunking才是王道

在RAG应用开发中，第一步就是对于文档进行chunking，chunk质量会直接决定整个RAG检索的质量。过去，行业通常会采用先chunking再embedding，最后检索、生成的思路进行。但这个思路中，在chunking环节，无论是固定长度分块，还是递归分块，其实都解决不了精度和上下文的平衡的问题。
09-05
2025

从grok4与kimi2谈谈，大模型进入十万亿训练数据时代，如何做数据查重

最近的大模型圈热闹非凡。上周四，马斯克X.AI旗下的Grok 4正式官宣；仅仅一天之后，月之暗面也正式开源了 Kimi K2 大模型。宣传口径上，两家企业如出一辙，都强调了工具使用能力，也都宣称拿下了AIME2025 在内多个benchmark的SOTA表现。而最新的 Gemini 和 OpenAI 开源模型也蓄势待发。
09-02
2025

Read AI如何在美国把会议转录做成一门大生意

同样是办公软件，中国与美国市场的差异，可谓天差地别：在中国，只要一个飞书、钉钉，或者企业微信，就能解决企业从消息沟通、会议、写文档、做表格、做PPT、做会议纪要等多重需求。而在美国，往往不同功能对应不同软件。想要检索一个历史文档中的信息，或者会议中的细节，有时候，甚至需要来回在四五个软件之间跳转，繁琐且低效。

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