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7 月初的时候，我照着 Karpathy 那套 LLM Wiki（简单说就是让 AI 帮你把资料编译成一个能长大的百科）搭了个本地知识库。

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还在手动在不同工具间来回切换查文献、跑代码、看结果？两个月前发起内侧的科研龙虾SciClaw，经过上万名科研人的「考核」，正式升级为Mira，推出专家小队、科研画布、LLM WIKI 三大核心能力，首次将「Vibe Researching」理念产品化，让研究者像组建实验室团队一样配置 AI，把时间还给真正的科学思考。

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虾在前，马当道，居然还有新物种能在Agent赛道突出重围。OpenHuman连续霸榜GitHub Trending第一，狂揽9k+ Star，一天就涨千星。和虾马不一样，Human不用你花心思养，还能反过来主动了解你。

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前天刷 X，刷到一个叫 Farza 的老哥，做了件牛 X 的事。

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Karpathy 表示，大多数人使用 LLM 处理文档的方式，基本都类似于 RAG：你上传一组文件，模型在查询时检索相关片段，然后生成答案。这种方式是有效的，但问题在于每一次提问，模型都在从零重新发现知识。没有积累。