一个名为03的AI模型尝试解决一个复杂的象棋残局。它首先仔细分析棋盘，尝试了几种明显的走法，但都失败了。之后，它尝试使用Python编写程序模拟，但失败了；又尝试通过像素分析棋盘，也未能成功。最终，在耗时8分钟后，它使用了必应搜索找到了答案。尽管“作弊”了，但它仍然验证了答案的正确性。这展现了AI强大的问题解决能力，但也暴露出其在缺乏特定工具或知识时需要外部帮助的局限性。
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告别依赖后端服务器的传统Web应用！本地优先Web开发是一种革命性方法，将数据控制权交给用户。它允许用户在离线状态下访问应用，并自动同步数据。文章深入探讨了本地优先开发的核心原则、优势以及与传统云端应用的对比，并介绍了构建本地优先应用的步骤，例如将Vue SPA转换为PWA，使用SQLite等高级存储机制，以及实现同步和身份验证系统。未来文章将深入探讨数据冲突解决等更复杂问题。
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本文深入浅出地讲解了余弦相似度在AI中的应用，特别是如何利用它来衡量词语之间的相似性。文章首先解释了向量的概念，然后详细阐述了余弦相似度的计算方法，并用一个逐步计算的例子进行了说明。之后，文章给出了TypeScript中实现余弦相似度函数的代码，并提供了优化后的版本。最后，文章还讨论了如何在实际的web应用中使用余弦相似度，例如在产品推荐和语义搜索中的应用，并介绍了如何结合OpenAI的嵌入模型来提升相似度计算的准确性。
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