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应聘 AI Agent 工程师，面试官问了一个这样的问题，我刚好做过，如图。 问：在 LLM 流式输出模式下，如何最大限度的保证 UI 渲染的性能？ 核心是别让 UI 做蠢事： 1. 不要每次 token 到来都从头渲染整段内容 应该增量追加节点，或按节流窗口批量刷新。否则输出越长，每次重绘成本越高。 2. 不要塞重型 UI 组件。比如现成的代码高亮渲染、重型表格等，可以自己封装轻量渲染组件。 3. 流式渲染要节流 LLM token 来得很碎，UI 不需要跟每个 token 同频刷新。比如 100-300ms 合并一次，观感仍然实时，性能稳定很多。也可以结合字符串长度节流。 5. 交互能力和渲染能力分离 对输出内容的二次加工、审批动作等做分离。 一句话：LLM 流式 UI 的性能优化，不是更快地重绘，而是少重绘、轻节点、按需交互。 大家继续补充...

@MUZI19751029 图3，产品类型：“速冻调味水产制品”！ 记住，只要带“调味”二字就是保水加工水产品，尽量避免购买带调味二字的水产品； 配料表里除了墨鱼，还有水、盐。如果没有做保水等加工，配料表里只有墨鱼才对。配料表有盐的都是保水和增加份量。 你做食品加工的，应该懂这些内容在食品标签能体现，还是不精业务

《华尔街日报》的母公司News Corp，起诉了隐私浏览器公司Brave。 指控它未经许可抓取文章，再卖给AI公司获利。 如果法院判Brave侵权，光一篇文章，就可能赔15万美元。 这场官司最早是Brave先开的头。 News Corp去年只是要求它停止使用旗下内容，但Brave先告上了法院，要求法官确认自己的做法合法，现在又被反诉了。 Brave的爬虫被指会隐藏身份，媒体很难发现，也没法像屏蔽普通搜索引擎那样直接拦住。 文章被抓取后，会被加工成最长约250词的摘要，装进一个叫Data for AI API的付费服务，主要卖给AI公司。

经好友拔刀刘同意，将他们近期抓取的国内各大AI平台数据集进行开源 清洗后的数据集、论文预印本以及第一份分析报告，已推送到GitHub仓库，地址见评论区 这应该是面向国内各大AI平台的最新、最全的一份公开GEO原始数据集 包括了豆包、DeepSeek、元宝、千问、Kimi、文心、百度AI等8个AI平台的AI搜索结果、信源特征数据 这份数据包括： 1、620 个标准问题，覆盖 6 个研究维度、31 种有效问题类型，包括行业、提问意图、提示风格、时间敏感度、触发强度和极端真实场景； 2、214,119 条 AI 引用观察，精确去重后保留 189,845 条。这里统计的是回答中的引用来源与摘要，现有数据不含完整回答原文； 3、引用记录归并为 9,878 个规范域名信源、107,659 个规范页面；211,248 条记录带有效 HTTP URL，占 98.66%； 4、信源按 9 个一级类型、39 个二级类型完成分类，去重引用的分类覆盖率达到 99.77%； 5、原始数据、清洗表和分析集市都已保留，可用 JSONL、Parquet 和 DuckDB 直接查询，也附了字段字典、清洗规则和质量报告； 6、64 个原始分片全部通过 SHA-256 校验，清洗过程保留原值、异常标记和追溯字段，方便复现和继续加工 这几天对数据进行了二次清洗、标注和加工，并输出第一份可视化分析，一些有意思的发现和洞察 1、各大AI平台的信源头部效应非常明显，Top 10 信源贡献了 41.47% 的去重引用，抖音、腾讯网、今日头条、百度百科排在前四 2、平台与社区类信源只占 4.68% 的域名，却拿到 29.63% 的去重引用，内容分发平台在 AI 引用生态里的权重很高 3、品牌与企业官网只贡献 4.33% 的去重引用；加上政府与公共机构，主体自有来源合计 9.06%。品牌自有内容还有很大的可见度空间 4、跨平台共识并没有想象中高，66 个平台组合中，最高的“问题 × 页面”Jaccard 相似度也只有 34.94%，还有 11 个组合完全没有共享的问题与页面。单个平台的经验不能直接外推到其他平台 5、内容新鲜度很明显，在发布时间可靠的页面中，88.77% 来自 2025 或 2026 年；29.57% 的页面标题带年份，23.06% 带榜单或排行。时效信号和决策型内容值得继续验证 欢迎留言补充关心的问题，我可以抽空基于这些关心的问题，再做一份数据分析报告

生活中最常见的一类致癌物（即对人类确定致癌，证据充分）： 烟草烟雾（吸烟 + 二手烟）、酒精饮料（所有含酒精饮品）、加工肉制品、室外空气污染、紫外线辐射、黄曲霉毒素（发霉食物）、中式咸鱼、槟榔、甲醛、幽门螺杆菌。