Grov 是一个开源的上下文层,旨在解决当前 AI 编程助手“单机”导致的上下文丢失问题。它为团队的 AI 代理提供共享、持久的记忆,使其具备“多人游戏”能力。核心技术包括:决策粒度的记忆存储、类似 Git 的记忆分支管理,以及优化 Token 使用的两阶段注入策略。这有效避免了代理重复推导逻辑,显著提升了团队协作效率。
原文链接:Hacker News
Grov 是一个开源的上下文层,旨在解决当前 AI 编程助手“单机”导致的上下文丢失问题。它为团队的 AI 代理提供共享、持久的记忆,使其具备“多人游戏”能力。核心技术包括:决策粒度的记忆存储、类似 Git 的记忆分支管理,以及优化 Token 使用的两阶段注入策略。这有效避免了代理重复推导逻辑,显著提升了团队协作效率。
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最新评论
Flash版本的响应速度确实提升明显,但我在使用中发现对中文的理解偶尔会出现一些奇怪的错误,不知道是不是普遍现象?
遇到过类似问题,最后发现是网络环境的问题。建议加一个超时重试机制的示例代码。
谢谢分享,我是通过ChatGPT的索引找到这里来的。
十年打磨一个游戏确实罕见,这种专注度在快节奏的游戏行业很难得。从Braid到The Witness,每作都是精品。
快捷键冲突是个很实际的问题,我自己也被这个问题困扰过。最后通过自定义快捷键组合解决了。
会议摘要这个功能很实用,特别是对经常需要参加长会议的人。不过三次免费使用确实有点少了。
硕士背景转AI基础设施,这个路径其实挺常见的。建议多关注底层系统知识,而不只是模型应用层面。
配置虽然简单,但建议补充一下认证和加密的注意事项,避免被中间人攻击。