最新

在进行数字排毒的过程中，我设法搞到了一台二手的 iPod。我正在努力寻找高质量的可下载有声书。通过使用一些种子文件，我找到了一些，但数量不够，至少我感兴趣的类型不够多。你们的资源是什么？你们是怎么获取的？<p>TA.

我构建这个 AI 助手是在我求职被拒之后。它专注于小众流派和主题连贯性。它使用 OpenAI 的语音转文本、文本转语音和补全 API，从内置的 MCP 服务器获取曲目。

我今天会在这里。和往常一样，有无数与移民相关的话题可以讨论，我会根据你们关心的问题来解答。请记住，我无法就具体案例提供法律建议，因为我无法获取所有事实。请在提问和评论时保持客观，我也将尽量在回答中做到这一点。

终端是个很酷的地方，你可以在一个命令中执行一堆操作。当然，在终端里下载实用工具也很时髦，其中一些工具非常奇怪，而另一些则非常有用且有趣。<p>你了解哪些有趣的终端实用工具吗？

MockFedCM 是一个免费的 FedCM 依赖方 (RP) 和身份提供方 (IdP)，用于测试 FedCM 集成。 模拟真实的身份验证流程，调试您的实现，并验证用户体验——所有这些都不需要生产环境的 IdP 或 RP。

对于从事图 RAG 并尝试让 LLM 生成 Cypher 查询的人来说，我针对 LDBC 数据集进行了一些实验，并写了一篇博文（代码可在文章末尾的链接中找到）。我一直在努力解答我一直以来的一个疑问：在进行 Text2Cypher 时，LLM 在解释 JSON、XML 或 YAML 格式的图模式方面，哪个更好？（剧透一下，格式几乎无关紧要，关键在于上下文工程，以及在提示中只保留图模式的相关部分）。最新 LLM 的结果非常好！ 这篇文章还包含一些关于图模式设计的其他技巧：我认为我们现在正处于一个需要同时为 LLM 和人类设计图模式的时代。如果你正在以任何方式从事 Text2Cypher 工作，希望这些想法和实验对你有所帮助！