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BeautifulSoupV2EX 第 572961 号会员，加入于 2022-02-16 18:15:56 +08:00今日活跃度排名 22053 |
BeautifulSoup 最近回复了
3 天前 回复了 villivateur 创建的主题 › 宽带症候群 › 求推荐日本 CN2 GIA 或者类似优化线路 |
不止 cn2 ，日本方向光缆最近确实有问题，软银线路炸得一塌糊涂，昨天才开始有改善
3 天前 回复了 vhisky 创建的主题 › 宽带症候群 › 最近家里的网络对代理节点不友好 |
@hc8903 只能说某些线路下好用。移动海外 pop 可没有电信联通多
2025 年 12 月 28 日 回复了 Rooger 创建的主题 › PostgreSQL › 用了十几年的 MySQL 了，突然发现 PostgreSQL 可能更加适合我，大家怎么看？ |
我们新项目现在默认用 PostgreSQL ，存量业务随着大版本更新逐步淘汰 MySQL 。
MySQL 据称是新版本性能反而比老版本差，参考 https://blog.vonng.com/db/sakila-where-are-you-going/
MySQL 据称是新版本性能反而比老版本差，参考 https://blog.vonng.com/db/sakila-where-are-you-going/
2025 年 12 月 26 日 回复了 crc8 创建的主题 › 宽带症候群 › 国内三大是不是只剩联通家没连 CF？ |
2025 年 12 月 25 日 回复了 crc8 创建的主题 › 宽带症候群 › 国内三大是不是只剩联通家没连 CF？ |
电信现在直连 cf 去欧洲阿姆斯特丹，以前是去美西的...
2025 年 12 月 24 日 回复了 summerLast 创建的主题 › 分享创造 › 各位大佬，现在有 LLM，本地自建今日头条可行了 |
@marquina
> 要想做的好的话需要考虑图数据库，包括实体（时间/地点/人物/事件）、实体属性、实体之间的关联，不然就永远只见树木不见森林
想法很好，但首先从无结构文本中抽取实体误差就不小，还涉及到实体标准化对齐等等一整个 pipeline （比如川普、特朗普、Trump 都指向一个实体）。这类想法学术界研究很多，但我的体会是落地很难，最主要原因是：1.既然要从文本中抽取这些片段，那为什么不直接用原始文本； 2.维护图数据库（也就是知识图谱）代价太高，更新困难。
> 要想做的好的话需要考虑图数据库，包括实体（时间/地点/人物/事件）、实体属性、实体之间的关联，不然就永远只见树木不见森林
想法很好，但首先从无结构文本中抽取实体误差就不小，还涉及到实体标准化对齐等等一整个 pipeline （比如川普、特朗普、Trump 都指向一个实体）。这类想法学术界研究很多，但我的体会是落地很难，最主要原因是：1.既然要从文本中抽取这些片段，那为什么不直接用原始文本； 2.维护图数据库（也就是知识图谱）代价太高，更新困难。
2025 年 12 月 24 日 回复了 summerLast 创建的主题 › 分享创造 › 各位大佬，现在有 LLM，本地自建今日头条可行了 |
@summerLast 我觉得做到 embedding 匹配一步就可以了，faiss 或者向量数据库都可以实现。大模型做画像的问题是要强行用离散文字表述一个连续隐含特征，信息损失太大，边际收益太低。
2025 年 12 月 24 日 回复了 summerLast 创建的主题 › 分享创造 › 各位大佬，现在有 LLM，本地自建今日头条可行了 |
@marquina 生成式推荐大概率是个伪命题，落地的没有几家。楼主这种用例直接向量匹配就足够了，主要问题是历史数据太少，需要训练的模型学不出来什么信号
2025 年 12 月 12 日 回复了 zl1995 创建的主题 › 分享发现 › 避雷百度搜索，这次微软 Bing 搜索“放血硬钢”！ |
从 19 年开始切换到 bing ，每天大概搜索 10 多次，基本每半年可以换一次 100 元肯德基卡。app 好像还有更多活动赚积分，懒得弄😅
2025 年 12 月 6 日 回复了 ltltfuture 创建的主题 › 分享发现 › 深夜头脑风暴和 ai 对线，探寻 ai 革命机会和终点 |
跟 AI 谈宏观问题，基本全是幻觉
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