Research

AI生成内容的泛滥带来了一个新的挑战：区分真正的原创人类写作与“AI劣质内容”（AI劣质内容）——低质量、批量生产的合成文本。

Cognee 是一个 Python 框架，用于使用 LLM 从文档中构建知识图谱。 但它能与自托管模型一起使用吗？

在生产环境中使用大型语言模型时，获取结构化、类型安全的输出至关重要。
两个流行的框架——BAML 和 Instructor——采用不同的方法来解决这个问题。

使用基本的快捷键、魔法命令和工作流程技巧，快速提升你的数据科学和开发体验，从而启动 Jupyter Notebook 生产力。

选择合适的向量数据库可以决定你的RAG应用的性能、成本和可扩展性。这篇全面的比较涵盖了2024-2025年最受欢迎的选项。

2025年下半段，内存市场正经历前所未有的价格波动，所有细分市场中RAM价格均出现大幅上涨。

本地部署大型语言模型 随着开发人员和组织寻求增强的隐私性、减少延迟和对AI基础设施的更大控制权，变得越来越流行。

跨模态嵌入 代表了人工智能领域的一项突破，它使不同数据类型能够在统一的表示空间中实现理解和推理。

在现代网络中，您的数字身份可以通过复杂的数字指纹追踪技术，在不使用 cookie 或明确同意的情况下被追踪。

Linux 已成为数据科学专业人士事实上的操作系统，提供无与伦比的灵活性、性能和丰富的工具生态系统。

选择合适的无头CMS可以决定你的内容管理策略是成功还是失败。
让我们比较三种影响开发人员构建内容驱动型应用的开源解决方案。

令牌优化是区分成本效益高的LLM应用与耗费预算的实验的关键技能。

选择合适的个人知识管理（PKM）工具可以显著影响你的生产力、学习和信息组织方式。让我们来看看Obsidian和LogSeq。

这里我们有 Nostr - 一种去中心化的社交协议，它通过抗审查的通信和用户控制的数据，正在挑战大科技公司的主导地位。

虽然谷歌在全球搜索引擎市场中占据着超过90%的市场份额，但一个日益增长的替代搜索引擎生态系统正在提供不同的网络搜索方法。

Tor网络在过去十年中经历了基础设施的重大波动，出口中继和桥梁呈现出明显的增长、下降和恢复模式。