袋鼠帝 (@aikangarooking)
@aikangarooking
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卧槽，本地知识库的真神来了！SAG2让我看完浑身起鸡皮疙瘩。
或许它将彻底颠覆RAG，因为建库阶段不调大模型、不做 Embedding、不要向量库、不要 GPU，只对原文建 BM25 关键词索引。同样 11,656 段文本，一代建库 4.57 小时，SAG2 只要 2.36 秒，快约 7000 倍。
语义理解交给 JEV：BM25 先粗筛，JEV 判断哪些是有用证据，再从证据里挑出新关键词接着搜。线索靠原文里的关键词和段落串起来，不用提前抽实体。
效果非常🐂🍺，适合任何规模数据的知识库：
MuSiQue 多跳检索 Recall@5 达到 80.68%，比 HippoRAG 2 高 15.55 个百分点。
51 万份文档的 EnterpriseRAG-Bench 上，LightRAG、HippoRAG 2 这些图谱方案没跑完全量，SAG2 建库 8 分 32 秒，Recall@10 达到 81.10%。
落地工具 SAG Wiki：Windows 版约 13MB，macOS 版约 18MB。添加一个本地文件夹就是知识库，文件不用动，它全自动。
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我去，3D 建模师直接原地失业。。
有人用 GPT-5.6 Sol 做了一个 skill：
你现在只要随便丢给它一张照片，它就能直接把图片里面的物体反向编译成纯代码构建的 3D 模型。
效果如下，已经免费开源，见👇
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给大家分享一个用Codex优化前端UI的方法，贼好用！
也是GPT-5.6真滴吊。
我优化我们前两天开源的workbuddy蓝皮书官网UI就是这么干的。也是近期我在AI上的一个ah moment。
我的经验是开发一个网站，可以先只管功能，还有页面布局。这些搞定之后，再来优化前端UI。
否则你可能一开始就会在UI上卡很久。
如果没有灵感，可以去各大前端模板网站上去找，找你喜欢的网页。
前端模板网站：
以上是我收集的几个前端模版站点，效果挺🐂🍺的。应该还有更多模板站，欢迎各位大佬评论区分享一下
找到你喜欢的模板，可以截图丢给codex，用GPT-5.6 Sol 极高，告诉它 参考截图的风格，设计网站的UI。
设计完，让它把效果图画出来，然后，你挑一个满意的图。就可以切换成GPT-5.6 Sol 中，开干啦～
最后，欢迎大家参与workbuddy蓝皮书的共创！
蓝皮书开源地址：
官网：
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