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在上一篇 日记 中补了文档的一些能力，现在学习 LangChain 不会总要停下来修改文档了，整体看着也比较舒服了。 之前硬凭着开发肌肉记忆使用 LangChain、LangGraph 处理项目问题，但其实对它们的概念一点都不理解。这两天突然发现能够静下心看文档了，才意识到之前找
VoxelBench VoxelBench A benchmark for evaluating language models on making voxel builds from input prompts. 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
目前学习了langchain和rag，但是感觉只学习了基础没有吃透。给我的感觉现在网络上的视频课程要么好少要么好老，而且感觉有些讲的都不深入。感觉如果要深入掌握的话还是得去看官方文档，但是官方文档又没有中文的（其实翻译成中文读文字也很容易累）。而且还有一种感觉就是不系统化，感觉就
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感觉出圈的 agent 好像都不是 langchain langgraph 的。
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anthropic.com Natural Language Autoencoders Turning Claude's thoughts into text 在过去几年里，我们开发了一系列工具（如稀疏自编码器和归因图），以更好地理解激活。这些工具教会了我们很多，但它们
CHIBA LANG Chiba Language’s Boring Promise: When Zig Starts Drifting — CHIBA LANG Zig once promised directness and control, but recent gover