Llm studio 联网搜索

从我的使用经验看，我觉得Cursor非常适合下面这几类编程场景。1.问答首先是最基础的问答场景，我相信绝大部分程序员应该都做不到无所不知，开发过程中总会需要查找各类资料，在过去我不得不使用Google/百度之类的搜索引擎查找相关文章，之后自己仔细阅读多篇文章后，总结找到解决方案。LLM支持联网功能后，我开始尝试使用Claude、ChatGPT、Perplexity等平台咨询技术问题，这些工具都能够根据我所提的问题自动提炼关键字、联网搜索，以及——最重要的，它们能够总结分析搜索结果，之后直接返回一个相对简洁的答案，理想情况下，我已经不再需要在紧张的工作过程花时间阅读仔细阅读、理解这些文章，能更好地保持心流状态。但是，这类平台给出的答案置信率并不是很高，主要原因在于我很难在一个简单的对话框中给出足够详细的上下文信息——总不能把整个仓库的代码都粘贴进去吧？而Cursor提供的诸多上下文符号(@xxx)引用能力就很好地弥补了这一点，例如可以使用@Codebase符号索引整个仓库(前提是打开Code Indexing配置)，要求LLM给出分析结果：这种极强的上下文索引能力，其底层本质上就是将整个仓库Embedding成向量数据库，之后提供给LLM消费，从而超越了常规的公共知识领域问答模型，而具备极强的私域知识理解能力，单纯使用GPT、Claude、Doubao等模型是非常难以实现这一点的。更进一步的，基于这些特性，Cursor还能非常高效地帮我分析总结各类项目的底层原理：这是一个非常非常有用的特性，过往我在接手一个旧项目，或者学习一些开源项目的时候，不得不逐行主句地理解整个项目的代码，而现在我可以跳过许多细节，让Cursor帮我更快地理解仓库代码。

1.接收指令：用户通过文本、语音或其他方式向LLM Agent发出指令或提出问题。例如，“我最近想看一部科幻电影，你能推荐一些吗？”2.数据处理与理解：LLM Agent利用其内部的大语言模型来解析用户的输入，提取关键信息。在这个例子中，LLM Agent理解出你需要一些科幻电影的推荐。3.生成响应与执行任务：LLM Agent根据用户需求生成合适的回答或采取行动，比如查询数据库、搜索网络或者提供相关信息。例如，“我为你找到了几部推荐的科幻电影：《星际穿越》、《银翼杀手》和《三体》。”4.输出结果：LLM Agent通过文本或语音将生成的结果反馈给用户。这时，用户可以看到或听到具体的电影推荐。

我们的信息生态系统有问题，修复方法是将LLM与互联网上的高质量内容结合。我们开始Metaphor，希望恢复搜索的神奇感。经过一年多的尝试，我们找到了一种全新的搜索互联网方式，将人们对链接的讨论视为内容和质量的指标。LLM的存在带来了信息生态系统的巨大变革，但也存在问题，如产生错误信息、知识过时和容量有限。因此，LLM需要查询外部世界，通过互联网搜索和消费内容。我们认为LLM将会比人类进行更多的搜索，建议将高质量的搜索引擎与LLM结合使用，以满足用户需求。我们发布了Metaphor API，用于将LLM连接到互联网。[heading2][AlphaStar Unplugged：大规模离线强化学习](https://huggingfac[content]这篇论文介绍了StarCraft II作为一个具有挑战性的强化学习环境，并且提出了一个名为AlphaStar Unplugged的基准测试，为离线强化学习算法带来了前所未有的挑战。作者利用Blizzard发布的大规模数据集，建立了一个数据集、标准化机器学习方法的API以及评估协议。通过使用离线数据，他们改进了现有的代理算法，在与之前发布的AlphaStar行为克隆代理的对战中获得了90%的胜率。[heading2][人工智能人格模拟](https://every.to/chain-of-thought/llms-[content]这篇文章介绍了一个名为Glean的AI搜索工具，它能帮助用户在工作场景中进行搜索和优化。作者谈到了自己过于好说话的性格特点，以及AI Dan能够预测他在邮件中的回复，从而改变他的性格特点。文章还讨论了人格特质的概念和大五人格模型，并介绍了语言模型如何模拟和改变人格。作者认为，通过模拟人格，可以提高合作效率、准备重要互动、增强自我理解和改变能力。