技术专栏 第627页

最初没有考虑复杂二级属性嵌套的实现,而是直接使用排除使用自定义的方式解决这个问题,

核心思想：

1.单机版的zk服务端的启动过程

使用两台虚拟机：

当前的大模型训练还是阶段式的，OpenAI每隔几个月就会对模型进行重新训练，延长模型的世界知识截止时间。说白了就是全新、覆盖式的知识写入。就像西西弗斯推石头，每次全量训练都意味着对先前知识的系统性遗忘。而真正意义上的持续学习和试试学习，当前似乎还是个未解之谜。当然也有观点认为有机体的进化，本身就和无机体的进化存在完全不同的路径，所以大模型是否真的需要持续学习，不少人也是打问号的。

使用方式如下：

MCP 最近在
AI 领域 引发了
广泛关注，特别是在
海外各大社区 中，大家热烈讨论，热度
相当高。

那么为什么要从零设计实现新的富文本编辑器，编辑器是公认的天坑，且当前已经有很多优秀的编辑器实现。例如极具表现力的数据结构设计
Quill、结合
React视图层的
Draft、纯粹的编辑器引擎
Slate、高度模块化的
ProseMirror、开箱即用的
TinyMCE/TipTap、集成协同解决方案的
EtherPad等等。

Cursor 的返回结果，使用的是 Claude- 3.5：