（来源：上观新闻）
因为家💷庭记账是👨👩👧👧💐很多人的👨🔧🔶日常，但记录常常💳是随手写、🇲🇶格式乱，🍩🐇“乱七🇿🇼八糟”的🚏🙎♂️seo和sem分别是什么记账数据要求👨👧👦🗽AI不能只会处理🥬😠整齐的表格，还🌔得能“看懂🧛♀️”手写式的💁记录、理解每笔🕗钱是什么🇨🇷意思，并把相🈸似项目归到一👕🇸🇮起🇹🇷🔰。虽然他们也能🤗🔋设法搜🇦🇪🇩🇪集到大部分零件🧚♀️📪，但他们不具🏀⛄备我们通过🥠🏅反复实践所习得的🐻那种组装👁技能🥩。
我非常早的时🇵🇾🍚候就赞👼😵同 App🍨le 的观😑🇧🇶点，即个人电💼脑是思维的🧽💔自行车🌥🇲🇨。与FRQAD配👨💼😽套的，是💐🇳🇮一套叫LT2E🇰🇮♏（Loca🛥🇹🇳l Turb🆘oQuant 🛸for P😝ers♒istent🇺🇳👤 Embedd🤧ings）的向🇺🇬🇳🇴量压缩🇷🇪⬆方案🦠。
评竞争对手：微软🇲🇾🏐的成功与“🛥🇹🇦无味” Bob 🛳🇪🇷Cringle📌y：随🏜👩👧👦后，我询问🎹了 St📚eve 对 🦄Apple 现状🎓🐒的看法🇮🇳🎤。大家都🤼♂️⛑会去休息一会🧙♂️儿，吃点甜👱♀️❕甜圈，喝杯咖🈶啡👂🗳。具体做法分♻四个阶段🍀：首先，把零散的🏬🍺情节性🌾记忆（e➗🇸🇦pisodi☀c，具体🚿🔓的事件）通🗡过聚类提炼成语义👩💼🇬🇩模式（🦓seman🔪tic🎣🇮🇶，通用规律）；其❤🇲🇪次，对每个语义💆♂️模式计算置信度（🌺seo和sem分别是什么要求至少🐨5条证据支💐撑，且置信度公🛰式考虑🚋证据量和偏🙍♂️🏪离均值的🥼😗程度），↗🌍只保留🍌🇱🇨置信度≥0🐥🐽.7的模式；然后🌅，基于这些✝结构化模式🇮🇩seo和sem分别是什么，用模板生成自然🇲🇩语言"🔄软提示"（s🥚oft p🈯👨👩👦👦rompⓂ🇳🇨ts），无需调🎅用任何LLM📂，零额外🈷🤝计算成本；最后，😆在每次新对🦜话开始时，把这⚖🇵🇫些软提示自动🇮🇩注入到系统上下文✌里（上限15☔😷00个词元🇰🇲），让AI🦒的行为在不知不🇳🇷觉中被✒过去的⛓经验塑造🧞♂️🇬🇾。
