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我想要灵活的查询，而不是RAG (win-vector.com)

文章作者认为当前人工智能领域对检索增强生成（RAG）的过度热情存在问题。作者认为大型语言模型（LLM）的价值更多体现在其灵活的自然语言查询界面，而不是其生成能力。作者以寻找西西里食谱为例，说明了灵活的查询界面比LLM的生成结果更有用。作者认为，与其依赖LLM生成大量可能相关的信息，不如专注于提高查询和检索的效率，才能更有效地找到所需信息。

解递归关系 (win-vector.com)

本文介绍了一种求解线性递归关系的通用方法，该方法的核心是将下标替换为上标，即将递归关系转化为特征多项式，并通过求解特征多项式的根来找到递归关系的解。文章详细讲解了该方法的步骤和原理，并通过斐波那契数列和一个更复杂的例子进行了演示。文章还解释了如何处理特征多项式具有重复根的情况，并通过计算验证了结论。