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我之前在各处使用大型语言模型(LLM)框架,但对它们内部的运作毫无头绪。一天,我需要优化某些东西,却发现自己无能为力。残酷的事实是:我并不理解基本原理,只知道调用哪个框架的函数。
于是,我剥离了一切。没有抽象层。只有 Python、HTTP 请求和 OpenAI/Anthropic 的 API。
我发现的结果在某种程度上是反高潮的:几乎没有什么东西。
```
- “AI 代理”只是模型告诉你调用的函数
- “记忆”字面上只是一个你追加并发送回去的列表
- “RAG”是搜索、拼接到提示中,然后发送出去
- “多代理系统”只是按顺序进行的 API 调用
```
在那之后,一切都明白了。并不是因为这些模式难以理解。实际上,它们是微不足道的。只是被一层层抽象掩盖,让它们看起来很复杂。
我创建了 7 个模块,展示了基础知识:API 调用、对话状态、工具调用、RAG、流式处理、提示链。每个模块都有大量注释,内容简单明了。并且提供了 Claude 和 GPT 的并排示例,让你可以看到它们在本质上是相同的东西。
现在,当我使用框架时,我实际上知道我是否需要它们,或者只是增加了冗余。
仓库链接: [https://github.com/jmedia65/learn-ai-right](https://github.com/jmedia65/learn-ai-right)
嗨,HN,
Cuttly 是一个现代化的链接管理平台,不仅仅是一个网址缩短工具。
它允许您创建品牌化的短链接,生成带有徽标和颜色的可定制二维码,构建个人简介链接页面,进行简短调查,并实时跟踪参与情况。它还包括活动分组、聚合分析、团队协作以及一个开发者友好的 REST API。
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大家好,我正在关注这个产品:[Sipeed NanoKVM-USB](https://wiki.sipeed.com/hardware/en/kvm/NanoKVM_USB/development.html)。<p>这个产品非常符合我的需求,但该公司在安全性方面的记录非常糟糕。[视频链接](https://www.youtube.com/watch?v=plJGZQ35Q6I)。<p>因此,我试图从一个完全偏执的角度来考虑这个问题。我能否使用这个设备并完全保护自己?<p>他们提供了客户端的源代码,所以这没问题,我可以阅读这段代码,重新编译,并确信它是完全安全的(我只是一个人,但我们假设这已经足够好)。<p>不过,我对固件方面有很大的疑虑。我对硬件方面不太熟悉,但那里可能存在安全问题吗?<p>制造这个设备的人声称“没有固件代码”。我不理解这个说法。有没有更有知识的人能解释一下这是什么意思,以及我该如何验证?<p>他们提供了一个链接来证实这个说法,但那个链接已经失效。<p>感谢任何见解!