维基百科链接竞速：高选项数决策演示
让模型在数百到数千个链接中选择下一步，用游戏方式展示决策速度与约束输出的效果。原帖附有 4 分 04 秒视频。
RAG与Jev+RAG对比解析
帖子清晰解释了RAG与Jev+RAG的区别，并介绍了标准RAG流程：文档分块、嵌入向量并存储于向量数据库，查询时检索最相近的top-k块。
RAG vs. Jev + RAG, clearly explained! In a standard RAG setup, documents are split into chunks, converted into embeddings, and stored in a vector DB. When a query arrives, the system embeds it and retrieves the top-k chunks with the closest vectors. Many production setups add
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