知识库与笔记方法阅读
Karpathy 的 LLM 知识库工作方式
Karpathy 描述了从原始资料生成 Markdown wiki，再通过提问、索引和回写逐步维护知识库的个人做法。
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EXPLORE / NOTES
知识库与笔记
把来源、笔记和问题连起来，让资料能回查、能带走。
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知识库与笔记近期动态
Google Docs 和 Drive 原生支持 Markdown 文件
Google 开发者博客称 Workspace 现在原生支持 .md 文件：可在 Docs 里直接预览、编辑和协作，保留原文件格式便于配合 Git 和开发工具，同时能用行级评论、Drive 预览和版本历史。
官方资料
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Memora 基准：agent 记忆要会忘，旧信息用了要扣分
dev.to 文章介绍 ACL 2026 Findings 论文中的 Memora 基准：模拟 10 个职业角色跨周、月、季度的上千次记忆增删改，用会惩罚过时信息的 FAMA 指标评测；称常见记忆基准大多只测一次性事实的召回。
社区资料
知识库与笔记近期动态
AIPOCH Open-Science 1.0.2：本地 PDF 图表抽取更准
AIPOCH 官方称 Open-Science v1.0.2 改进了本地 PDF 的图和表抽取：图片裁切更准、图注匹配更好、表格结构处理改善；阅读模式对复杂科学内容的分类和版式也更准。
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知识库与笔记近期动态
Google 开发者知识 API 与 MCP：让 AI 查官方文档
Google 开发者博客称，开发者知识 API 和 MCP 服务器进入公开预览：为 AI 助手提供可机读的检索入口，覆盖 Firebase、Google Cloud、Android 等官方文档，目标是让生成的代码基于最新的权威文档。
官方资料
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EmbeddingGemma 2：一个开源模型嵌入文本、图、音视频
Google 开发者博客称，EmbeddingGemma 2 是紧凑的开源多模态嵌入模型，把文本、代码、图片、视频和音频映射到同一个 768 维空间；可按需只加载需要的模态编码器（270M～740M 参数），并支持把维度截到 128 以省存储。
官方资料
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带记忆的回答用户未必更喜欢：87 人的对比实验
arXiv 论文用 87 名参与者自己的 ChatGPT 提问和个人记忆，收集约 1000 组成对偏好判断：结合记忆的回答并不总被偏好，有时用户明显更喜欢不用记忆的回答；自动评审比用户更偏爱带记忆的回答。作者的奖励模型预测准确率 72.8%。
研究论文
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AfterDeleteBench：删掉记忆后，agent 还能拼出原来的秘密
arXiv 论文提出 AfterDeleteBench：agent 的外部记忆会派生摘要等状态，删除原始记录不等于删干净。称主设定下一次查询就能从 Qwen2.5-7B 恢复约三分之二被删秘密；只剩分散片段时，在 Qwen、Mistral、Phi-3 上仍有 62%～99% 能还原。
研究论文
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OCRia-1 文档解析模型：ParseBench 87.4，表格项 92.9
LlamaIndex 创始人 Jerry Liu 发布 OCRia-1，称这是用于文档解析的前沿视觉语言模型，在准确率、成本和延迟上都是新高：ParseBench 87.4，并在三个第三方基准领先，其中 olmOCR-bench 总分 83.5、表格 92.9。
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EverOS Cloud：给 agent 加一层长期记忆
Evermind 官方发布 EverOS Cloud，称 agent 不该在每次对话结束后从零开始，用户偏好、项目决策和有效做法应能在需要时被取回。MrGafish 读文档后称，官方提供 everos-mcp，可接入 Claude Code、Cursor、Codex 等 MCP 客户端，团队成员共享同一个项目记忆；lb1800 的教程则把长期写作偏好与单篇临时规则分开存储。
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Notion AI 改积分制：Auto 路由、自带模型、11 月切换
Notion 官方宣布 AI 升级：新的 Auto 模型路由称在前沿质量下成本低约 90%；新增自带模型（BYOK）、改进 MCP，并引入新的积分制。据中文博主转述，Business/Enterprise 不再『不限量』，改为每人每月 1,500 标准积分加 500 精选积分，现有工作区 11 月 2 日切换。
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开源数学知识图谱：用先修关系追溯学生的薄弱点
有人开源了对齐中国课程的数学知识图谱：初中版把人教版七至九年级拆成 333 个知识点和 616 条先修边（另一个说法是 315 个正式知识点），答错时沿先修边回溯根因；另一个 1–9 年级版本含 531 个知识点、909 条依赖和 2,271 道诊断题。还有人开源小学全学科 os-taxonomy（1,590 个知识点）。
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腾讯开放元宝搜索：API、MCP、Skill 三种接入
腾讯宣布把元宝搜索经腾讯云提供给开发者，可通过 API、MCP 或 Skill 接入。腾讯披露其索引达千亿级、日均调用数亿次，已支撑 WorkBuddy、ima、腾讯视频等 50 多项内部业务；底层源自搜狗搜索，接入 13 个行业的 157 个信源（转述）。byCanen 称返回标题、摘要、来源、发布时间和相关性评分。
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Indra OCR 1.1：100 万参数、纯 CPU 的文字识别
Datalab 发布 Indra OCR 1.1：主模型约 100 万参数，纯 CPU 运行，默认模型下载约 76MB；称 32 核每秒 44 页，在 OmniParseBench 上与 34 亿参数的 DeepSeek OCR 2 只差 4 分，比 Tesseract 快 15 倍且更准，支持 80 多种语言和手写。
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知识库与笔记近期动态
Exa 3.0 搜索：AA 搜索指数 80 分，与 Perplexity 并列
Artificial Analysis 称，Exa 3.0 在其搜索指数的 Dynamic Highlights 模式得 80 分，与 Perplexity Search 并列第一；含搜索与模型推理的成本约 0.066 美元/任务（auto），lite 约 0.044 美元。Exa 自称 8 项测试全部第一，但有读者指出对 Perplexity 的领先多只有 0.3～0.8 个百分点。
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Pele 的数字：体积小 6 倍、渲染最多快 500 倍（转述）
中文开发者介绍 Obsidian CEO 写的 Pele：同样的 Mermaid 语法输出可换主题的 SVG，压缩后约 230 kB（Mermaid.js 约 1.6 MB），官方称最多快 500 倍，换肤改 CSS 变量，浏览器和 Node 均可用。
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Unlimited-OCR：一次处理整份多页 PDF 的开放模型
有帖称百度开源了 Unlimited-OCR：3B 参数、MIT 协议，一次处理整份多页 PDF，保持阅读顺序，输出文字、表格和公式。发布方有说是百度、也有说是一位开发者；下载量也不一致：一个月 120 万次，另一帖写 165 万次。
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知识库与笔记近期动态
Obsidian 作者推出 Pele：更快的图表渲染库，兼容 Mermaid
Obsidian 的 kepano 发布 Pele，一个新的图表渲染库，兼容最新的 Mermaid 语法，称比现有方案快 100–500 倍（节选在此处截断）；threeaus 转述 Obsidian 将启用这个更小更快的渲染库。leon7hao 立刻拿它去试。
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Pele：Obsidian 团队开源的 Mermaid 渲染器
Obsidian 官方发布 Pele，一个为下一版 Obsidian 做的开源 Mermaid 图表渲染器，称快且好看，提供在线试用页，也可集成到自己的应用里。
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知识库与笔记观点观察
企业知识库搭起来只是开始：持续维护比 Demo 难
aoaoao 称自己搭 RAG 跑通知识库 Demo 一天就够，但让 AI 客服在生产环境里好用是长期工程：新产品要结构化入库，说明书迭代要版本覆盖，跨部门文档要检测冲突，过期政策要归档；引用的例子是 AI 客服把 X2 的保修政策答给了问 X1 的用户。kafkaup 认为知识库不再火，是因为 RAG 被拆分吸收进了模型各环节。
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知识库与笔记近期动态
AIPOCH Open-Science 1.0：把 AI 研究过程存成可复现的包
AIPOCH 发布 Open-Science V1.0.0，称让任何有问题的人都能用 AI 做研究，保存每个发现背后的工作，并分享可被检查、复现和扩展的 .science 包。dongxi_nlp 称它覆盖从资料检索、分析计算到结果审阅的研究流程，目标是让已有研究更易被检查和分享。
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知识库与笔记近期动态
ShipStation 的 Deckhand：从 Slack 答疑转交 Jira 工单
AWS 与 ShipStation 的案例把 Slack 入口、检索知识库、图片错误信息、Jira 工单和反馈记录接在一起。文章展示了直接回答与询问、建单的不同路径，适合研究助手何时继续解释、何时补问以及怎样把上下文交给人工处理。
官方资料
知识库与笔记方法阅读
把知识库放进仓库时，先区分同步与授权
金尘马分享了用 GitHub 保存个人知识资料，并让聊天助手访问仓库的用法。这个记录适合检查知识库的几个独立环节：文件同步、版本历史、读取授权和修改权限；能访问资料，不等于所有内容都应当开放给工具。
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知识库与笔记方法阅读
让多个助手访问同一笔记库，先画权限图
这篇中文转述围绕私有网络和常开服务器共享 Obsidian，讨论跨设备访问及访问规则。它的用途是把“随时能读笔记”拆成网络通路、设备身份和文件权限，尤其注意同一网络里不同助手是否真的需要相同访问范围。
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知识库与笔记案例记录
广告知识库为什么还要保存角色与时间线
Machina 描述的广告资料库除了脚本，也保存结构、音轨、角色设定、产品信息和待生成片段。可借用的不是特定模型，而是把生成任务需要持续保持一致的对象单独存档，让下次修改能找到依据，而不是从聊天记忆里猜。
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知识库与笔记案例记录
让 Agent 理解笔记格式，而不只改纯文本
AI 超元域整理了 obsidian-skills 的能力范围，涉及 Markdown、双向链接、属性、Bases、Canvas 和命令行操作。它提供了一个审查入口：知识库里的结构化约定需要被工具理解，否则看似普通的文本修改也可能破坏引用与视图。
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知识库与笔记案例记录
借用别人的知识管线前，先找适合自己的部分
Ray Wang 分享了 Codex 与 Obsidian 配合的内容管线，并提供 rayskills 仓库作为参考，同时提醒需要按个人需求调整。这个记录适合调查目录结构、输入输出和交接位置，逐段试用比把完整流程一次接通更容易发现不合适的假设。
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知识库与笔记资源入口
用 idea file 交接方法与目标
Karpathy 把知识库想法整理成公开 gist，提出用一份说明传递目标，让接手的人按自己的需要实现。
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知识库与笔记方法阅读
用 RSS 重新取得信息源选择权
Karpathy 谈到重新使用 RSS 和 Atom，认为订阅机制更适合主动选择长期阅读的博客，并提供了一份起步列表。可借用的做法是从少量有用来源开始，把定期阅读与推荐流分开；是否减少噪声仍取决于你的订阅和取舍。
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知识库与笔记观点观察
先考虑文件能否带走，再选笔记应用
kepano 在 File over app 中提出：长期资料应采用自己能控制、能找回、能读取的文件形式。
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