实体库 · 期 Buzzwords · 档案重建
EP.19智能体新增 · 待复核
EP.19（2024-10-11）：问 Cursor 如果 Copilot 加了 o1 怎么办。档案重建；7 个故事线 / 专题 · 24 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2024-10-11
- 页面xiaopingfeng.com/buzzwords/19/ · 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
- 标题问 Cursor 如果 Copilot 加了 o1 怎么办
- 一句话诺奖给了 Hopfield 与 Hinton；Cursor 谈组件层与推测解码；LiveKit 撑起 4o 语音的打断处理；开源不只是权重开放
- 规模7 个故事线 / 专题 · 24 个条目 · 讲到 7 个实体
故事线与专题 7 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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诺奖：两个必须记住的名字化学奖这边比较好记，基本就是 AlphaFold 那一套技术对生物学带来的影响。
4o 语音背后是谁：LiveKit 和它的打断处理GPT-4o 语音发布时大家都在问「打断是怎么做到的」。答案是背后的 vendor——LiveKit。
Cursor 访谈：在问题和代码之间做一层组件Cursor 团队讲了个挺重要的设计观：他们的 craft 有点像 React——先有一批组件，用的时候按动态要求渲染出来。
「开源」到底该怎么算借 Reflection 这个模型聊到一个定义问题：衡量一个模型是不是开源，绝不是「权重开放了就行」。
能问答的课程仓库，可惜跨不了 repo微软有个 AI System 的课程 repo，可以直接问它「帮我列一下有哪些内容」。看它的响应过程不像简单 RAG，中间还有 CoT，做得挺不错。
微软的 RD-Agent：又一个自动做研究的之前介绍过 Sakana 的 AI Scientist，现在微软也在做同一件事——RD-Agent，覆盖各领域的 research，例子里有金融领域的数据构建。
Perplexity 适合什么、不适合什么Perplexity 本质是研究型的对话式搜索引擎。有个（没什么科学依据但挺有意思的）区分：Google 更适合没有明确目的性的搜索；Perplexity 更擅长「how do I ⋯」和「summarize ⋯」这类有明确诉求的问题。
共 7 条 · 数据 2026-11-04
条目 24 个 · 本期资料 24 · 信源徽章与 MUST / TECHREAD / ★ 是页面自己的标记
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共 24 条
共 24 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 6 条 · 数据 2026-11-04
机构 · 5
- OpenAI公司 · 11 个模型 · 1 个 App
- Google公司 · 11 个模型 · 6 个 App
- GitHub公司
- Microsoft公司 · 3 个模型 · 3 个 App
- Perplexity公司 · 2 个模型 · 1 个 App
共 5 条 · 数据 2026-11-04
App · 2
- ChatGPT通用助手 · #1 · OpenAI
- Perplexity搜索与问答 · #9 · Perplexity
共 2 条 · 数据 2026-11-04