实体库 · 期 Buzzwords · 档案重建
EP.13智能体新增 · 待复核
EP.13（2024-08-09）：别只看性能，要看性能除以参数量。档案重建；6 个故事线 / 专题 · 16 个条目 · 讲到 7 个实体。每个故事线 / 专题 / 条目都是库里的一个节点，连到它讲到的机构、App、模型和人。
- 分享日2024-08-09
- 页面xiaopingfeng.com/buzzwords/13/ · 档案重建 · 当期录播后补建的页面，话题 + 备课笔记的链接清单
- 标题别只看性能，要看性能除以参数量
- 一句话Mistral 提性能参数比：不能只说多强、还得说多大才这么强；Outlines 在解码层约束格式；微软为 Copilot 内容兜底版权诉讼
- 规模6 个故事线 / 专题 · 16 个条目 · 讲到 7 个实体
故事线与专题 6 个 · 点标题到页面上的那一节；摘要是页面自己的导语（档案重建的期里是话题）
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Outlines：在解码层把输出格式焊死Outlines 这个库的功能和 OpenAI 那时刚发的格式化输出 API 类似：给它一个 JSON 或正则的 schema，它引导模型按这个格式输出。
微软给 Copilot 生成的内容兜版权诉讼微软的 Copilot Copyright Commitment 覆盖面很全：M365 的 Copilot、Bing Chat（含企业版）、Windows Copilot、Dynamics 的 ERP Copilot、GitHub Copilot——这些产品生成的内容如果引发诉讼，微软兜。
性能参数比：一个更公平的尺子Mistral 这批模型里，有个 7B 的被直接拿去和 22B、34B 比，HumanEval 之类的成绩能到 65 上下——研究上做得确实不错。
OntoGPT：靠本体论把抽取做严肃OntoGPT 是个挺早的项目，一直没抽出时间试。它做的事是从大量文本里抽结构化数据。
LangGraph Studio：顺理成章的那个 IDELangGraph 发得早，所以配一个可视化的编辑 IDE 是很自然的事——LangGraph Studio 就是这个。当时看下来做得挺不错。
为什么还是要会一点 coding结尾有个观点：做这一行还是需要有一定的 coding 能力。
共 6 条 · 数据 2026-11-04
条目 16 个 · 本期资料 16 · 信源徽章与 MUST / TECHREAD / ★ 是页面自己的标记
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共 16 条 · 数据 2026-11-04
这一期讲到的机构、人、App 和模型 7 个 · 名称匹配（名字在标题里记「主角」，只在正文里记「提及」），待复核；按它们在这一期被讲到的条目数排
被讲到最多的（按故事线 / 专题 / 条目数）
共 7 条 · 数据 2026-11-04
机构 · 6
App · 1
- Bing成熟产品搜索与问答 · #32 · Microsoft
共 1 条 · 数据 2026-11-04