用 AI 几分钟完成金融研究,Google Finance 迎来大幅升级
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托管 RAG 的新方案
:Gemini API 推出 File Search 工具 它把复杂的 RAG 流程(检索增强生成)几乎全托管了,开发者可以专注业务。 RAG 就像给 AI 配了个外挂知识库,让它先查资料(如 PDF)再回答,减少“幻觉”。以前自建 RAG 很麻烦,要自己管数据分块、向量数据库。 File Search 的几个亮点: 1️⃣ 成本极低:文件存储免费、查询嵌入免费。只在首次索引文件时收 $0.15/1M tokens。 2️⃣ 全自动化:自动处理文件存储、智能分块、生成 Embedding(基于 MTEB 榜首模型)和上下文注入。 3️⃣ 结果可溯源:API 自动生成引用(Citations),回答有理有据。 🔹 免费版有 1GB 存储,Tier 1 升至 10GB。 🔹 支持 chunking_config 自定义分块策略。 适合快速搭建企业知识库、客服问答等应用。 官网文档: ai.google.dev/gemini-api/docs/file-search #GeminiAPI #RAG #AI开发 #AI应用 #GoogleAI
浏览器直达 ComfyUI,每天 8 小时 A100 算力
官方云平台 Comfy Cloud 已开放公测,目标是让 Mac 和轻薄本用户也能低成本使用 Stable Diffusion 全功能。 ComfyUI 的节点式界面,类似可视化编程,把 AI 绘图流程拆解成积木,拖拽连接即可自定义,透明可控。Cloud 版解决了本地部署的痛点: 1️⃣ 零门槛:无需安装,浏览器秒开。预装 SDXL, Flux, ControlNet 及 400+ 开源模型。 2️⃣ 低成本:$20/月,包含每天 8 小时 A100 (40GB) GPU 时间。仅在工作流“运行”时计费,待机不消耗。折合 $0.08/h,远低于主流云 GPU 租赁。 3️⃣ 独家节点:内置 Partner Nodes,可以 API 方式在工作流中调用 Sora 2, Veo 3.1 等闭源模型。 4️⃣ 同步开源:与 ComfyUI 社区 100% 兼容,已预装 17+ 常用扩展。 官网 (https://www.comfy.org/cloud) 已开放注册,无需邀请码。 #AI绘图 #StableDiffusion #ComfyUI #AIGC #生产力工具
claude申诉失败了。
订阅费也没法儿退,我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的,有追踪IP地址。 dhh是美国开发者,前段时间来深圳交流,演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法,把Claude code放在海外机器上,用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器,在那台机器上注册和登录claude。

分享下现在的纯手机端工作流。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi,跑多subagent,最后再自己看diff,提pr,经常一坐就是一天。 九月底,我工作流改成在手机端用hermes指挥pi,完全解决了久坐电脑前的痛苦,用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型(gpt-6-astra/opus-5.5),pi尽量不装插件,用中端模型(ds-v4.1-flash/sonnet/terra),二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues,拆分成多个小任务,然后给每个小任务创建worktree,并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes,由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点,或一觉醒来十几个pr搞好了,舒服得很。 就是过程太黑盒了,心路历程有点像早期的vibe coding,那会diff至少自己会看一下,现在diff也黑盒,完全交给旗舰模型,属于盒中盒了。 如果没数据焦虑,其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot,开箱即用,里面内置了grok-cli和codex,原生agents通讯。弊端就是数据不在本地,有监管,万一被封号一切归零。
