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   <title>小桂桂的回忆录 📒</title>
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     "date": "2024-09-05T01:50:56",
     "text": "呜呜呜 被供应链攻击断药了，贴片厂生产不出贴片了，报告说预计两个月之后才能恢复...\n\n赶快联系医生换了针剂 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5445397062445178872.tgs\">😓</i> 可是我怕针怎么办呜呜",
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     "text": "<i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323556186138346934.webp\">😢</i><i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323556186138346934.webp\">😢</i><i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323556186138346934.webp\">😢</i><i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323556186138346934.webp\">😢</i><i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323556186138346934.webp\">😢</i>",
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     "date": "2024-09-08T06:02:53",
     "text": "发现 arXiv 数据集里面没有作者的 affiliation，也没有邮箱，只有名字，怎么办呢？\n\n刚开始想要爬 Google Scholar 按名字搜索找到邮箱然后用邮箱判断 affiliation，但是发现重名的作者真的非常多... 比如数据里出现次数最多的 Yang Liu 有 1734 篇文章，但是在 Scholar 上同名的人也有至少 300 个，看来名字不太可靠呢\n\n想了想感觉没有很整洁的办法，比较麻烦的办法倒是想到了一个。因为 arXiv 要求所有作者必须上传 tex 源码，我打算把所有 tex 源码下载下来然后在源码里面找 @ 关键字，也许这样可以找到作者的邮箱从而得到 affiliation \n\n（虽然因为 tex 的多样性，把作者的名字和邮箱连接起来也是一个难点... 也许可以让 LLM 过一遍数据帮我提取 quq",
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     "text": "猫脑过载",
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     "text": "唉... 看看 research 人的计算机常识 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/5445059765778521446.tgs\">📦</i>\n\narXiv 让你传一份 tar.gz 的 latex 源码，有人传了没压缩的 tar，有人传了 gz 压缩的单文件，有人把 pdf 重命名成 tar.gz 传上去了，有人把 pdf 打包传上去了...\n\n打包一个源码有那么难吗？？<i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6323343426343404864.webp\">❓</i>",
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     "date": "2024-09-08T23:27:54",
     "text": "\"towards intelligence too cheap to meter\"\n\n原本不想交给 LLM 因为觉得可能会很慢或者很贵，但是 gpt4o-mini 实在是太便宜了，让它从 39487 篇论文的 tex 源码里提取作者信息，总共 300MB 的纯文本数据居然半小时就处理完了，只花了 $5.29 <i class=\"custom-emoji\" emoji-src=\"emoji/6170139473288890346.webm\">🤩</i>\n\n真希望以后能有效果这么好的开源小模型",
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     "text": "<a href=\"##桂桂今天吃什么\">#桂桂今天吃什么</a>\n汉堡拌饭（？）\n\n把汉堡的食材单独做熟然后分开放在饭上 qwq",
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     "text": "灵魂走线",
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       <title>小桂桂的回忆录 📒 #4415</title>
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