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简而言之:创建一个快速的HN个人资料,以了解大型语言模型(LLMs)在个性化您的信息流时所需的上下文有多少。对30个帖子进行一次评分,您将获得一个永久排名的主页,可以随时返回。
我们的目标是构建一个工具,让我们能够在一个非常专注的日常使用案例中测试各种“个人上下文”,即阅读HN!
我们正在探索在大型语言模型中使用个人上下文,具体研究需要什么样的数据、多少数据,以及用户需要付出多少额外努力才能获得良好的结果。这个测试工具本身就很有趣,因此我们重新设计了它,并决定在这里发布。
这是我第一次在HN上发布任何内容,但工作中的同事鼓励我分享一个链接。期待反馈或其他有趣的项目,讨论如何为大型语言模型的工作流程引入个人上下文!
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简单的理念:让用户成为客户,而不是产品。我们认为人们已经准备好为真实的社交网络付费。
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