<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Wiki on Peng Tan's AI Blog</title><link>https://hobbytp.github.io/zh/tags/wiki/</link><description>一个关注 AI 各领域的专题博客</description><atom:link href="https://hobbytp.github.io/zh/tags/wiki/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>LLM 个人知识库：从信息摄取到知识固化后的闭环操作指南</title><link>https://hobbytp.github.io/zh/my_insights/llm_wiki/</link><pubDate>Sun, 05 Apr 2026 22:30:00 +0000</pubDate><guid>https://hobbytp.github.io/zh/my_insights/llm_wiki/</guid><description>&lt;p&gt;在 AI 时代，我们面临的挑战不再是找不到信息，而是信息无法转化为持久的资产。传统的检索增强生成（RAG）如同一场“临时面试”，你喂给 LLM 几个片段，它拼凑出一个答案，然后转头就忘。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>Karpathy （Gist）: LLM Wiki实操理念说明</title><link>https://hobbytp.github.io/zh/celebrity_insights/andrej_karpathy/llm_wiki_gist/</link><pubDate>Sat, 04 Apr 2026 22:30:00 +0800</pubDate><guid>https://hobbytp.github.io/zh/celebrity_insights/andrej_karpathy/llm_wiki_gist/</guid><description>Karpathy基于大语言模型的个人知识库的新的方法的实操理念说明，我搬运过来，翻译了一下。</description></item></channel></rss>