提示词工程（Prompt Engineering）是一种优化和设计提示词的技术，旨在更好地引导和控制生成式人工智能（如 GPT-4）的输出。通过调整参数如 temperature、top_p、max length 等，提示词工程能够显著提升生成模型的表现和输出质量。

本文探讨了人工智能大模型的技术变革以及其对行业上下游影响。同时，记录了个人对AI大模型的一些思考。

本文从AI芯片的基础知识入手，介绍了GPU的基本概念和工作原理，重点解析了NVIDIA GPU的核心架构及其从Fermi到Hopper的演进历程。通过阅读本文，您将全面了解GPU在现代计算中的重要性及NVIDIA在图形处理和并行计算领域的技术创新。

MLSys 是机器学习（Machine Learning）和系统科学（Systems）的交叉领域，旨在优化和增强机器学习算法和应用的系统性能、效率与可用性。该领域涉及的关键研究方向包括系统架构与硬件优化、数据管理与处理、模型训练与优化、推理与部署、系统自动化与自适应，以及利用机器学习优化传统系统问题。

“四笔钱”是对标准普尔家庭资产配置的改进方案，解决了如何合理分配投资资金的问题。该方法将资金分为四类：活钱管理、稳健理财、长期投资和保险保障。

IPALA 信息管理方法是对 Tiago Forte 的 P.A.R.A 方法的优化，包含收集箱（Inbox）、项目（Projects）、领域（Areas）、资料库（Library）和归档（Archives）。该方法适用于笔记和各类资料的整理，帮助提高信息管理的效率和有序性。

这篇文章详细介绍了如何通过购买商业保险来保障自己和家人。它首先解释了保险的基本作用和可靠性，接着分别介绍了医疗险、意外险、重疾险和定期寿险的功能和选择策略。最后，文章根据不同年龄段（未成年人、青壮年、中年和老年）的需求，提供了具体的保险配置建议，帮助读者合理规划保险购买。

如何导出数据

在 Readwise Reader 中，"Preference" -> "Export account data"

导入链接

Readwise Reader 导出的数据格式与 Omniovre 并不兼容。数据格式的转换可以参考这个项目：https://github.com/omnivore-app/readwise-reader-csv-to-omnivore-csv

Omnivore 提供了一个非常简单易用的导入方式，就是文件拖拽到软件中即可。

导入 OPML

目前 Omnivore 并没有提供导入 OPML 的功能，不过可以利用这个项目完成 Feed 导入：https://github.com/edleeman17/omnivore-opml-import

本文介绍了作者多年构建的独特知识获取与管理方法论，旨在帮助读者优化日常工作和学习。文中详细介绍了一系列实用工具，如微信读书、Readwise和Obsidian等，用于阅读、笔记同步、信息管理和回顾，以及如何利用这些工具提高学习和信息管理的效率。

本文介绍了作者多年构建的独特知识获取与管理方法论，旨在帮助读者优化日常工作和学习。文中首先介绍了关键的工具和技术，如笔记软件和任务管理工具，以及如何使用这些工具来捕捉灵感、整理思路和管理待办事项。知识管理工作流被分为三个主要阶段：输入、内化和输出。输入阶段涉及从多个信息源采集信息；内化阶段则是通过个人理解转化这些信息；输出阶段则是通过撰写、演讲等方式验证并分享所学知识。作者还强调了费曼学习法的重要性，即通过教学来加深理解和发现知识盲点。