@BeautifulSoup #15 不是直接大模型预测用户会看的内容 id 有哪些，是通过对用户做画像，用画像去做最近邻检索，这里面没有训练任何的模型

@dustookk #3 在这个的基础上采取 webhook 的机制，通过相关度匹配触发调用接口

有一个言论，有了 AI ，小众语言因为训练样本太少，AI 写的并不好，因此小众语言比以前更小众了，大佬，您可以通过 AI 去多构建些应用，并找到一个领域这个领域和其他语言有代级的差异，去强化这个点，让 AI 遇到这个问题时优先推荐这个语言

假设是：时间有限，内容很多，但大多数内容质量很低，不值的花时间阅读，用 ai 去过滤掉这部分信息

佬，咱做的思路很类似 https://i.imgur.com/krir4IG.png

https://github.com/weekend-project-space/ifeed

@sanshao124 #18 这个是静态页面，直接自己 npm 打包一下，或者把网站代码下载一下即可

@sanshao124 #15 可以了，部署教程 https://github.com/weekend-project-space/ifeed/blob/main/deployment.md

@sanshao124 #15 会的，可以先关注 github

@sanshao124 #9 推荐功能还在快速迭代中，迭代完一个版本，会 提供的

@Latin #5 自建 fever 的话，是完全免费的，租用是收费的

@NewYear #2 web

@sanshao124 #10 优势是啥呢，会更专注吗，还是只是用户习惯

@MoRanjiang #15 试下 https://github.com/weekend-project-space/webfollow-app

@lekai63 #7 这个 https://github.com/weekend-project-space/webfollow-app ？

@xleoman #6 好的，还在继续完善和简化功能 https://i.imgur.com/Iy0taMy.png

@echoless #3 后面在增加上 rag

@echoless #3 不是，得花了 1 周到 2 周的时间，从上个月就开始做了 https://i.imgur.com/krir4IG.png

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