https://ecma-international.org/technical-committees/tc55/
草！
浮华暂借问: https://jandan.net/t/6122452
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蛋友e6590d0856cd8: 睡梦中死才是最好
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微软发布 Harrier 系列嵌入 AI 模型，MTEB-v2 基准测试超越谷歌夺冠
IT之家 4 月 9 日消息，微软必应（Bing）团队于 4 月 7 日发布博文，宣布为满足现代 AI 智能体系统对信息处理的高标准需求，开源推出业界领先的文本嵌入模型系列 Harrier，该模型在多语言 MTEB-v2 基准测试中排名第一。
IT之家注：嵌入模型是一种将文本、图像等高维数据转换为低维向量表示的技术，捕捉数据的语义特征，让相似内容在向量空间中距离更近。
在 AI 领域，它是搜索引擎、推荐系统和智能体进行信息检索、语义理解和知识推理的基础组件，直接决定了系统处理信息的质量与效率。
针对 AI 系统从单纯问答向执行操作转变过程中的“落地”难题，微软 Harrier 系列模型进一步提升嵌入质量，显著提升首次检索的事实准确率，降低系统延迟与成本，并有效减少模型幻觉，从而增强用户信任。
此次发布的 Harrier 系列包含三个版本：Harrier-OSS-v1-27B、Harrier-OSS-v1-0.6B 和 Harrier-OSS-v1-270M。所有型号均支持超过 100 种语言，具备 32k 上下文窗口，并能为任意输入生成固定尺寸的嵌入向量。
技术实现上，团队构建了可扩展的数据管道，利用 GPT-5 生成了超 20 亿个弱监督数据样本用于对比预训练，以及超 1000 万个高质量样本用于微调。
在训练策略上，团队为适配低端设备的部署需求，基于 E5 及 GritLM 等前期成果，在旗舰模型训练完成后，通过知识蒸馏技术推出了 Harrier-OSS-v1-0.6b 与 Harrier-OSS-v1-270m 两个轻量级版本。
在权威的多语言 MTEB-v2 基准测试中，Harrier 模型成功超越谷歌 Gemini Embedding 2，位列行业第一。
与竞品相比，Harrier 模型不仅性能优异，更采用完全开源策略。开发者可在无许可限制的情况下使用该模型，从而轻松提升 AI 应用的检索质量与语义理解能力。
基于 Harrier 的技术积累，微软正开发全新的检索服务。该服务将提供更优质的检索质量、更强的语义理解能力以及更稳健的上下文选择，未来将率先应用于必应搜索，以提升用户交互体验。
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前段时间手机背板摔裂了，不影响用但碎玻璃刮手，而且总怕掉渣，就用纸胶带粘了一下。效果尚可，但手机的被摸频率太高，不用几天胶带边缘就会翘起脱胶，天天重新贴又太麻烦了。接着突然来了灵感想起恐怕二十年前看的三毛补牙的故事：
我先跑开一步，离荷西远一点，再小声说：“不脱落，不透水，胶性强，气味芳香，色彩美丽，请你说这是什么好东西?”“什么?”他马上又问，完全不肯用脑筋嘛!“指-甲-油。”我大叫起来。“哇，指甲油补人牙齿！”…
https://fonts.google.com/specimen/Datatype?preview.script=Latn
就用这个吧……
https://vxtwitter.com/initiumnews/status/1578279442836619264
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咕咕咕: https://jandan.net/t/6122861
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一拳一个哈哈怪: 好吃到瞳孔放大
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我在思考为什么自己这么讨厌 React Server Component。或许它能把 Server Component 做成多个语言都能生成的 Static Fragement，不要强行把它缝到 React 里面创造一种假的无缝整合，我还能接受它。毕竟用 JS 写后端一直都是很扯的事情，连个像样的 ORM 都没有（如果你写过 Golang 甚至 PHP 的话就会知道 JS 的 ORM 有多不堪），TS 也不是一个为了写后端而生的语言，甚至它处理后端逻辑会让人很痛苦。
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▎我终于做完了博客
「web 2.0时代，人人都会有自己的个人主页。」如果你经历过那个年代，那么肯定会对那个万物竞发的景象印象深刻：懂点技术的都在折腾自己的博客，而不懂技术的，也要在QQ空间之类的地方装装点点，玩出花来。
作为「数字原住民」的我也被这盛况感动，思忖着，想在这广袤的互联网空间开辟一块属于自己的地方。
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#回顾
Pgit: I Imported the Linux Kernel into PostgreSQL https://oseifert.ch/blog/linux-kernel-pgit
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禁止 Claude Code 讲废话（语义压缩），“用更少 Token 来完成工作”。
#GitHub
https://github.com/JuliusBrussee/caveman
让 #AI 像原始人一样简单直接表达，减少 Token 用量，节约成本。
https://www.mimicpc.com/workflows/video-supir-upscaler
草，标题挂 SUPIR，里面实际上是 4x-UltraSharp, NMSL...
