博主Simon Willison设计了一个独特的LLM基准测试：让不同模型生成一只骑自行车的鹈鹕的SVG图像。他选择了这个主题是因为其独特性，避免模型从已有数据中学习。测试涵盖了来自OpenAI、Anthropic、谷歌Gemini和Meta等多个模型，结果显示不同模型的生成效果差异显著，部分模型生成的图像较为成功，而其他模型则表现不佳。
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文章探讨了在事件网站中存储事件时间的最佳实践。作者指出，直接存储UTC时间会丢失关键信息，例如用户最初设定的时间和地点。更好的方法是存储用户的意图时间和事件发生地，再推导出UTC时间。文中以用户错误、国际时区调整和2007年微软Exchange的DST更新为例，说明了存储用户意图时间的重要性。作者建议设计一个清晰易懂的用户界面，帮助用户准确设置事件时间和地点，并强调了维护用户原始意图的重要性，避免因时区变化而导致的错误。
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Simon Willison 开发了一个名为 sqlite-utils-ask 的插件，允许用户使用自然语言直接查询 SQLite 数据库和 CSV/JSON 文件。该插件通过将数据库 schema 和用户问题发送给大型语言模型（LLM）来生成 SQL 查询，并执行查询返回结果。用户还可以提供示例值以帮助模型生成更准确的查询。该工具支持多种文件格式，包括 CSV、TSV 和 JSON，并兼容多种 LLM，例如 gpt-4o-mini 和 Claude 3.5 Sonnet。
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本文介绍了一种使用`uv run`简化Python脚本运行的方法。通过在脚本开头添加`#!/usr/bin/env -S uv run`，并使用特定注释指定Python版本和依赖项，可以直接执行脚本。`uv run`会自动创建隔离环境，安装所需的依赖项和Python版本，从而简化了在不同机器上的脚本运行。
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Foursquare 发布了一个名为“FSQ OS Places”的开放位置数据集，包含超过1亿个全球兴趣点，并提供22个核心属性。该数据集以Parquet文件格式存储在Amazon S3上，每月更新，并可在Apache 2.0许可下商业使用。Simon Willison 通过DuckDB远程查询了S3上的Parquet文件，并使用ChatGPT Code Interpreter将数据转换为GeoJSON格式，以便在地图上进行可视化。
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阿里巴巴的Qwen研究团队发布了开源LLM Qwen2.5-Coder系列，其中Qwen2.5-Coder-32B-Instruct模型备受关注。该模型大小适中，可在64GB MacBook Pro M2上运行，并且代码生成能力堪比GPT-4o。作者在文中介绍了该模型在多个代码相关基准测试中的优异表现，并分享了使用Ollama和MLX等工具在Mac上成功运行该模型的经验，最终生成的代码质量和速度都令人满意。
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Hugging Face 发布了 SmolLM2 系列轻量级语言模型，包含 135M、360M 和 1.7B 参数三种规模。该模型使用 FineWeb-Edu、DCLM、The Stack 等数据集以及新的数学和编码数据集，共计 11 万亿个token进行训练。SmolLM2 能够在设备上运行，并高效地完成各种任务。模型权重以 Apache 2 许可证发布。Simon Willison 通过 llm-gguf 插件进行了测试，并给出了积极的评价，同时提供了使用 LLM 和 lmstudio-community 运行模型的示例。
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Anthropic为其聊天机器人Claude.ai发布了名为“分析工具”的新功能，类似于OpenAI的ChatGPT代码解释器。该工具允许Claude通过编写、执行JavaScript代码并在浏览器Web Worker中继续对话。它可以处理复杂数学问题和用户上传的文件，并集成了Lodash和Papa Parse库。但与Claude Artifacts不同，它无法从CDN引入其他包，且上传的文件受限于Claude上下文的大小限制，目前仅支持文本格式。
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本文是Simon Willison对Anthropic公司产品Claude Artifacts的一周使用体验。Claude Artifacts允许用户使用Claude创建交互式单页应用程序，并直接在界面中查看、迭代和复制代码。作者详细介绍了14个使用Claude Artifacts构建的项目，包括网页文本提取工具、SQLite WASM演示、URL提取器、剪贴板查看器、Pyodide REPL等。作者对Claude Artifacts的易用性和强大功能表示赞赏，但也指出了其无法进行API调用和链接外部页面的局限性。
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本文介绍了一种利用Google Gemini从屏幕录制中提取数据的低成本方法。作者通过录制浏览Gmail邮箱的视频，使用Gemini成功提取了邮件中的日期和金额数据，并将其转换为JSON和CSV格式。作者认为，这种“视频抓取”技术成本低廉，操作简便，适用于各种网站和应用，并将在数据新闻等领域具有广泛的应用前景。
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这篇文章介绍了 Cloudflare Durable Object 平台的最新迭代，该平台最近从键/值存储升级到基于 SQLite 的完整关系系统。新系统的设计理念是将应用程序逻辑与其操作的数据放在一起，从而实现极快的读写性能。每个 Durable Object 都包含在与其使用的 SQLite 数据库相同的主机上执行的代码，并通过流式传输 WAL 条目到对象存储来确保持久性。文章还讨论了 Durable Object 的扩展性、API 设计以及底层 Storage Relay Service。
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本文是 OpenAI DevDay 2024 的现场博客，记录了活动的实时进展。活动中，OpenAI 宣布将 o1 模型的速率限制翻倍至每分钟 10000 次请求，并推出了一项实时 API，允许开发者使用 WebSocket 实现语音输入和输出。此外，OpenAI 还展示了使用新 API 更新后的 Wanderlust 旅行代理演示，该演示使用语音作为输入和输出方式。
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本文介绍了谷歌NotebookLM的新功能Audio Overview，它可以根据用户提供的内容自动生成播客。该功能使用Gemini 1.5 Pro LLM，可以生成时长约10分钟的逼真对话，并可以根据用户的提示调整内容。作者认为该功能非常有趣，并分享了一些使用案例，包括生成关于他个人博客的播客、探讨AI伦理问题的播客等。
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本文纪念漫画XKCD 1425 (Tasks) 发表十周年，该漫画讽刺了软件开发中简单任务和困难任务的区别。作者指出，尽管人工智能技术的进步使得一些过去被认为困难的任务（例如图像识别）变得容易，但判断一项任务对软件来说是容易还是困难仍然需要丰富的经验。大型语言模型 (LLM) 的出现使这个问题更加复杂，因为理解 LLM 的能力和局限性仍然很困难。
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本文介绍了作者在 Python 软件基金会 (PSF) 担任理事的经验和见解。PSF 是一个非营利组织，其使命是推广、保护和发展 Python 编程语言，并支持和促进 Python 程序员组成的多元化国际社区的发展。文章详细介绍了 PSF 的组织结构、资金来源、主要活动以及面临的挑战，例如如何有效地分配资金、支持 Python 生态系统以及制定长期战略规划。
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Anthropic 宣布其 Claude API 现已支持 CORS 请求，允许开发者直接从用户浏览器调用 Claude 大语言模型。此前，开发者需要搭建代理服务器才能实现类似功能。尽管该功能存在 API 密钥泄露的风险，但 Anthropic 提供了新的请求头以启用 CORS 支持，方便开发者构建内部工具或“自带 API 密钥”模式的客户端应用程序。
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本文是作者在 PyCon US 2024 上主题演讲的文字稿。作者首先对人工智能，特别是大型语言模型进行了概述，介绍了其工作原理、优缺点以及潜在应用。作者更倾向于使用“模仿智能”来描述大型语言模型，因为它们本质上是在模仿人类语言，而非真正具备智能。作者还探讨了提示工程、检索增强生成、函数调用等技术，以及如何利用这些技术构建实际应用。作者以自己开发的 AI 语音计数器和数据提取工具为例，展示了大型语言模型在解决实际问题方面的潜力。最后，作者强调了负责任地使用人工智能的重要性，并鼓励 Python 社区积极探索人工智能技术，构建更加智能化的应用程序。
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文章强调了为产品功能、创意或任何希望他人理解和讨论的事物创建可链接网页的重要性。作者以ChatGPT代码解释器和“无聊技术”为例，说明了拥有专门页面和链接的好处，这不仅有利于搜索引擎优化，还能促进更有效的对话和信息传播。
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Charity Majors 在文章中反驳了生成式 AI 可以取代初级程序员的观点。软件工程需要学徒式的经验积累，初级工程师是团队不可或缺的一部分，他们通过实践学习和成长为中高级工程师。优秀的团队需要不同技能水平的成员，初级工程师为团队带来活力，并推动高级工程师不断学习和进步。作者建议公司创造良好的环境，帮助初级工程师学习和成长。
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本文介绍了 RAG（检索增强生成）应用中出现的意外提示注入问题。作者以自己的 LLM 项目文档为例，说明了在使用语义搜索进行文档检索时，由于语义相似度匹配的特性，可能导致意外的文本片段被纳入提示，从而改变 LLM 的行为。作者还强调了这种问题在 RAG 应用中的普遍性以及可能带来的安全风险。
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Windows 11 新功能 Recall 可以截取用户屏幕截图、运行本地 OCR 并将文本存储在 SQLite 数据库中，方便用户搜索历史活动记录。然而该功能存在巨大安全隐患，恶意软件可以轻易获取数据库中存储的大量用户信息。安全专家 Kevin Beaumont 认为该功能适用人群非常有限，对于普通用户来说弊大于利。
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大型语言模型如 ChatGPT 不会像人类那样，记住在对话中你说过的所有内容并用以更新自身的知识。它们更像是无状态函数，根据输入的文本预测接下来的内容，每次新对话都是独立的，不会记住所谓的“训练”内容。虽然一些模型提供记忆功能，但这只是将部分信息记录在当前对话上下文中，并非真正记住。过度担心模型会记住所有输入并泄露隐私，实际上是基于对技术原理的误解。
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该网站讨论了人工智能在数据新闻中的应用。它概述了人工智能在数据可视化、事实核查和预测建模等领域的使用方式。它还探讨了人工智能在数据新闻中存在的挑战和机遇。
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