当AI浪潮来临之初，我一度认为：即便花时间学习这些知识，我也不可能转行去和科班出身的算法工程师竞争。与其钻研这些“用不上”的AI技术，不如继续深耕老本行，把React原理、性能优化和工程化这些看家本领

八月初代码就开发好了，然后就是一轮测试和验收。八月中旬，开始打包提交到AppStore审核。结果磕磕绊绊，踩了一路的坑。起初天真地以为打包上传，只要有手就行。结果整个流程像是“九九八十一难”豪华套餐。

如果一个人做个小型的视频网站，一年到底要花多少钱？ 网站本身的成本+人力成本，我现在终于理解为什么那些网站都要收费了……

马斯克的终极设想，正在成形。今天，特斯拉放出了「世界模拟器」震撼演示。一个神经网络，每天狂吞 500 年人类驾驶经验，并在无限的虚拟世界中自我进化。

本周 GitHub 热度聚焦在 大模型研究平台、文档预处理工具、本地 AI 搜索与数据库可视化管理，体现了开源社区在 隐私保护、效率优化与开发者工具链完善 方面的持续演进。

源文：https://jrsinclair.com/articles/2025/joy-of-immutable-data-recursion-pure-functions-javascript-ma

随着大型语言模型（LLM）的发展，为模型配备外部知识库成为提升其能力的关键手段之一。所谓知识库，可以理解为模型的“外部记忆”：将海量文档、资料以某种形式提供给模型，帮助它回答超出训练范围的问题。

随着 AI 技术突飞猛进的发展，各种大模型的上限虽然在不断增强，但模型有的时候似乎有点学会偷懒了。典型的现象是，有时模型在回答问题时可能会放弃寻找多样的可能性，直接偷懒给类似提问一个最普通同时也最不容

RAG 的核心价值，就是做大模型的 “外置知识库”—— 无需微调，只需通过实时检索外部文档，就能让模型生成更精准、更实时、更合规的答案。