尝试用Cursor与通义Lingma优化Typecho博客,解决之前一直困扰的ExSearch搜索问题,成功解决.
学各种各样的AI相关的课程,还不如直接上手用AI解决问题的过程中学习AI来的更实际,效果更好.
解决方案: 在主题的 footer.php 中引用

<script>
function ExSearchCall(item){
    if (item && item.length) {
        $('.ins-close').click(); // 关闭搜索框
        let url = item.attr('data-url'); // 获取目标页面 URL
        // 如果你的主题没有引入 pjax，请用下面这行
        window.location.href = url;
        // 如果你的主题有引入 pjax，并且容器为 #pjax-container，则用下面这段
        /*
        $.pjax({
            url: url, 
            container: '#pjax-container',
            fragment: '#pjax-container',
            timeout: 8000
        });
        */
    }
}
</script>

目前的思路:

• 1.用Agent直接优化整个Typecho,根据所列出和修改的建议点择优采纳.
• 2.用扣子空间生成网站播客
• 3.

李沐大神三部曲之三“创业一年，人间三年”

给小伙伴汇报一下LLM创业第一年的进展、纠结和反思
在Amazon呆到第五年的时候就想着创业了，但被疫情耽搁了。到第7年半的时候，觉得太痒了，就提了离职。现在想来，如果有什么事这一辈子总要试下的，就蹭早。因为真开始后会发现有太多新东西要学，总感叹为啥没能早点开始。

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李沐大神三部曲之一“博士这五年”

前言

12年8月提着一个行李箱降落在匹兹堡机场。没找住的地方，也不知道CMU应该怎么去。对未来一片迷茫，但充满乐观。 现在，刚完成了博士期间最后的一场报告，在同样的机场，不过是在等待离开的航班。

回想过去的五年，是折腾的五年，也是自我感悟和提升的五年。这里我尝试记录这五年主要做过的事情和其中的感想，希望对大家有所启发。

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Character.ai是一个由前谷歌LaMDA开发者创建的聊天机器人应用，允许用户与定制的虚拟角色互动，这些角色基于各种人物或原创设计。用户可以设定角色个性并参与多样化的对话，从辅助写作到模拟对话等。该平台支持多种语言，并禁止浪漫或色情主题的对话。

网站地址：character.ai

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当你想要真正动手体验一把本地大模型时，却发现需要获取模型权重、克隆项目代码、执行模型量化、设置环境变量、构建可执行文件等诸多环节才能以命令行的形式问一个测试问题，更不要提数十个可能需要手动调整的参数了。

Ollama——一个简明易用的本地大模型运行框架。随着围绕着 Ollama 的生态走向前台，更多用户也可以方便地在自己电脑上玩转大模型了

很长一段时间里，本地大模型和基于 llama.cpp 的应用都局限于少数极客和研究者的圈子，较高的上手门槛将许多普通人拒之门外。Ollama 很好的解决了这个问题！

Ollama地址：ollama.com
根据电脑系统(macOS/Linux/Windows)下载： ollama.com/download

github地址：github.com/ollama/ollama

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