أبني في هذا المجال منذ سنوات، وأتابع نيشكارش لسنوات أيضا - مبروك على الإطلاق! وبما أن هذا في نفس المكان الذي نبني فيه، تعمقت فيه وفكرت فيه. الإطلاق نفسه مليء بالدعاية، ويهدف إلى إثارة الغضب 1. تم وضعها كقاعدة بيانات، لكنها نظام يشبه @supermemory تقريبا 2. مثالهم على "قواعد البيانات المتجهة" التي لا تستطيع فعل ذلك، هو في الحقيقة مسألة "تضمين النماذج". ونماذج التضمين لها تراكب تراكبي، فهي رخيصة وقادرة بسهولة على استنتاج الفروق بينها. ليس من الصعب أن تطلب من كلود إجراء تجربة صغيرة لإثبات ذلك (مرفق أدناه). ما يهم هو: هل يمكنها تتبع كيفية تطور المعرفة؟ هل يمر الوقت؟ هذا أثار فضولي، فقرأت بحثهم 3. بحثهم البحثي هو الترميز الثابت والتلاعب بالمعيار من خلال ملاحظات مختلفة لكل فئة!! (انظر الصورة أدناه). إذا تم تثبيت المقارنة المرجعية، ستظل الذاكرة الفائقة هي SOTA. 4. أعادوا اختراع ورقة الاسترجاع السياقية من Anthropic منذ عام 2024 وأطلقوا عليها اسم "مفارقة الضمائر اليتيمة" 5. ذكروا أنهم يستخدمون "مخزن متجه داخل الذاكرة" مخصص = عند حوالي 500 جيجابايت، سيتعين عليك دفع أكثر من 10 آلاف دولار فقط للرام. 6. يتم تشغيل الاستدلال مرات كثيرة جدا في خط الأنابيب - مما يعني أنه مقابل كل رمز LLM تستدعيه، ستنتهي بدفع 5 أضعاف تكلفة الرمز للرسم البياني + السياق + التخزين. 7. لم يتم الإبلاغ عن أرقام الكمون والتكلفة أبدا. حدسي هو أن بسبب العمارة، فإن التأخير سيواجه صعوبة على نطاق واسع. لكن لا أستطيع أن أحدد - منتجهم خلف Demo Gate. 8. كود المقارنة المرجعية ليس OSS (حسب ما أستطيع أن أرى). ليس قابلا للتكرار + من يدري كم من السياق يضيفون إلى النموذج؟ ما هو ال K؟ 9. إعلانات غير عضوية غير معلنة (فقط اقرأ تغريدات الاقتباس). حسابات المؤثرين التي لديها 400 ألف + متابع كلها تقول نفس الشيء. الناس يستمرون في الإفلات من هذا @nikitabier هاها أنا متحمس تماما للمنافسة الصحية والتقدم في هذا المجال، وأستمتع برؤية الأعمال الجيدة التي يقوم بها الآخرون. لكن من السهل أن تقول أشياء فقط. "لا أحد سيتحقق." لعب اللعبة بالطريقة الصحيحة أمر صعب، والجميع يقول ما يستطيع لإبهار الناس. ...