- 餘弦相似度是一種用於比較向量的方法，但如果在不了解上下文的情況下使用，可能會產生誤導，因為它可能無法準確捕捉語義上的相似性。- 嵌入技術，例如 word2vec 或大型語言模型(LLMs)的句子嵌入，需要謹慎和有意識地使用，以確保它們反映出所需的關係。- 為了改善向量相似度的結果，可以考慮直接使用 LLMs，通過微調創建特定任務的嵌入，並確保文本在嵌入前是乾淨的且提示設計良好。
- 「在檢索增強生成(RAG)應用中，使用“語義重排序器”可以在使用餘弦相似度時增強用戶查詢的匹配。- 避免存儲空內容的向量嵌入，因為它們可能導致錯誤匹配；一些專案使用特殊編碼來表示“空無”以防止此問題。- 探索大型語言模型(LLM)、交叉編碼器、L2 重排序模型或基於圖形的方法等替代方案，可以比僅依賴餘弦相似度提供更準確的檢索結果。」
- 內華達州法院裁定反對警方利用聯邦漏洞進行民事沒收，該漏洞允許在未指控所有者犯罪的情況下沒收資產。
- 這項決定強調了對於民事沒收法的爭論，該法因假定有罪並可能導致腐敗而受到批評。
- 此案件涉及一名男子在交通攔檢時被扣押的畢生積蓄，強調了採取法律行動和媒體關注以保護公民權利的必要性。
- 抖音在美國面臨潛在的關閉，促使用戶探索小紅書、YouTube Shorts 和 Instagram Reels 等替代方案。- 小紅書在中國很受歡迎，但並未針對西方觀眾進行調整，這引發了中美用戶之間直接互動的擔憂。- 美國政府以國家安全問題為由，包括對外國影響力和宣傳的擔憂，考慮禁止抖音。
- Kokoro v0.19 是一款新的文字轉語音模型，擁有 8200 萬個參數，能夠提供多語言的高品質音頻輸出，包括美式和英式英語、法語、韓語、日語和中文普通話。
- 「Claudio Santini 開發了 Audiblez，一個將電子書轉換為有聲書的工具，使用 Kokoro 處理 .epub 檔案並生成音訊檔案，在 M2 MacBook Pro 上轉換一本 100,000 字的書約需 2 小時。」
- Audiblez 需要透過 pip 安裝，支援多種語言和語音，並需要 ffmpeg 來創建 .m4b 檔案，該工具可在 GitHub 上獲取以進行進一步的開發和改進。
- Kokoro-82M 是一款 AI 工具，專為將電子書轉換為有聲書而設計，特別適合非小說類作品，提供了便利性。
- 雖然 AI 生成的有聲書可以填補沒有真人旁白版本的空缺，但它們目前缺乏由真人旁白所提供的情感深度和角色特質。
- 這項工具引發了關於人工智慧對創意職業影響的辯論，並將其與歷史上的技術變革相提並論，同時也引起了對這些領域中培訓和經驗機會減少的擔憂。
- 《統一交通控制裝置手冊》(MUTCD)包含冷戰時期的標誌，例如「保持最高安全速度」，這些標誌是為輻射污染區域設計的。
- 這些標誌是民防策略的一部分，旨在於潛在的核災難中保護市民，儘管它們從未被使用過。
- 其中一些標誌仍然被納入《聯邦公路管理局交通控制裝置手冊》(MUTCD)中，作為緊急管理標誌，突顯了那個時期的歷史恐懼和準備工作。
- 當局正在考慮設置路標，以建議在受污染地區高速行駛，藉此透過縮短在這些區域停留的時間來減少輻射暴露。這項討論與切爾諾貝利和福島相似，強調對吸入和放射性塵埃污染的擔憂。更廣泛的地緣政治問題，包括民族主義和核威懾，也在討論中，反映了歷史和當前的全球緊張局勢。
- 網站「WTF Happened in 1971?」探討自1971年開始的重大經濟和社會變遷，這些變遷通常與金本位制的結束有關。
- 討論中包含了對於這些變化原因的多元觀點，例如高管薪酬增加、石油危機以及經濟政策的變化。
- 辯論還考慮了尼克森衝擊的影響、信貸和法定貨幣的角色，以及更廣泛的因素如城市化和能源價格。
- rqlite 是一個輕量級的分散式資料庫，結合了 SQLite 和 Raft，專注於透過結構化的測試策略來提升可靠性和品質。- 測試策略遵循測試金字塔，強調對獨立元件的單元測試、系統層級驗證的整合測試，以及基本操作檢查的最小端到端測試。- rqlite 測試方法的關鍵教訓包括早期開始測試、簡化測試代碼，以及確保測試的確定性，這有助於在最小的負擔下維持高品質。
- 「討論的重點是針對 rqlite 這個基於 SQLite 的分散式資料庫的測試策略，強調初始測試、測試金字塔，以及參數化測試和屬性測試。」
- 在複雜系統中進行端到端(E2E)測試的挑戰被強調出來，並且選擇 Go 程式語言用於 rqlite 以及安全性問題也被提及。
- 確定性模擬測試被提及為資料庫可靠性的高標準，並引用了其他資料庫如 FoundationDB，展示了對有效測試實踐的多樣化觀點。
- 作者使用純 HTML 和 CSS 重建了他們的網站，從 SvelteKit 過渡，以簡化網站並將其託管在 Cloudflare Pages 上。他們使用 Pandoc 將 Markdown 轉換為 HTML，並使用 Python 進行腳本編寫，最終使網站變得更小，資產大小從約 356kb 減少到約 88kb。這個專案突顯了代碼重複和缺乏即時重新加載等挑戰，並計劃探索 Web 組件和 FastAPI 來解決這些問題，可能作為其他尋求無框架網站且使用 Markdown 發文的人的範本。
- 作者使用簡單的 HTML 和 CSS 維護個人網站，欣賞其所需的最少時間投入以及能夠提升技能的優點。
- 該網站託管在 GitHub Pages 上，內容在 MS Word 中撰寫後手動更新。
- 儘管有人建議使用伺服器端包含或像 Jekyll 或 Hugo 這樣的靜態網站生成器，作者仍然重視其當前方法的控制性和簡單性。