分类： 信息差

文章标题为“都2024年了，你还不知道git worktree么？”，作者通过个人经历引出了git worktree这一Git功能，并详细介绍了它的应用场景和使用方法。以下是对文章内容的概述：

应用场景

文章首先描述了一个常见的开发场景：开发者正在一个特性分支（feature branch）上开发新功能，同时需要紧急修复主分支（master）上的线上错误。通常，解决这个问题的方法有：

1. 解法 1：将当前分支的更改提交或暂存，然后切换到主分支进行修复。这种方法的缺点是如果测试正在进行中，则需要等待；如果使用git stash，整个过程较为繁琐。
2. 解法 2：克隆一份远程代码到本地，然后切换到主分支进行修复。这种方法的缺点是如果远程仓库很大，克隆过程会非常耗时。

git worktree 的解决方案

git worktree命令允许开发者在不提交当前更改的情况下，为不同的分支创建独立的工作目录。这样，开发者可以在一个分支上进行开发，同时在另一个分支上修复紧急错误。

如何工作

文章通过以下步骤展示了git worktree的使用方法：

1. 创建一个本地文件夹worktree_test，并在该文件夹内创建一个master分支。
2. 在master分支上模拟构造主干分支，并向一个文件中添加内容。
3. 从master分支检出一个新分支feature，模拟开发功能，并添加分支独有的内容。
4. 当线上出现紧急错误时，使用git worktree add在当前feature分支的基础上建立一个新的工作区bugfix，该工作区基于master分支。
5. 在新建立的bugfix工作区内修复错误，并提交到master分支。
6. 完成后，可以返回到原来的master目录，所有之前的提交和未跟踪的文件都保持不变。
7. 也可以将bugfix分支合并到feature分支中。

参考资料

文章最后提供了一个参考链接，指向David Lee在Medium上发表的关于git worktree的文章。

通过这篇文章，读者可以了解到git worktree是一个强大的Git功能，它允许开发者更高效地在多个分支之间切换工作，而无需重新克隆整个仓库或频繁提交和切换更改。这对于处理紧急修复和特性开发并行进行的情况特别有用。

Contextual Categorization Enhancement through LLMs Latent-Space

https://papers.cool/arxiv/2404.16442

Authors: Zineddine Bettouche ; Anas Safi ; Andreas Fischer

Summary: Managing the semantic quality of the categorization in large textual datasets, such as Wikipedia, presents significant challenges in terms of complexity and cost. In this paper, we propose leveraging transformer models to distill semantic information from texts in the Wikipedia dataset and its associated categories into a latent space. We then explore different approaches based on these encodings to assess and enhance the semantic identity of the categories. Our graphical approach is powered by Convex Hull, while we utilize Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSWs) for the hierarchical approach. As a solution to the information loss caused by the dimensionality reduction, we modulate the following mathematical solution: an exponential decay function driven by the Euclidean distances between the high-dimensional encodings of the textual categories. This function represents a filter built around a contextual category and retrieves items with a certain Reconsideration Probability (RP). Retrieving high-RP items serves as a tool for database administrators to improve data groupings by providing recommendations and identifying outliers within a contextual framework.

想象一下，维基百科是一个巨大的图书馆，里面有数百万本书，但没有图书管理员来整理它们。找到你想要的信息就像大海捞针一样困难。这就是为什么维基百科的分类如此重要，它帮助我们快速找到我们需要的信息。

但是，随着维基百科内容的不断增长，传统的分类方法开始力不从心。人工分类费时费力，而简单的计算机算法又无法理解文章的真正含义。

人工智能来帮忙！

科学家们正在尝试用人工智能（AI）来解决这个问题。他们使用一种叫做“变换器模型”的AI技术，它可以像人一样理解语言的含义。

AI如何工作？

1. 理解文字： AI会阅读维基百科的文章，并将其转换为数字代码，就像把文字翻译成另一种语言一样。
2. 寻找相似之处： AI会比较这些代码，找到意思相近的文章，并将它们归为一类。
3. 绘制地图： AI会将这些类别绘制成一张地图，就像图书馆的平面图一样，帮助我们更容易找到想要的信息。
4. 纠正错误： AI会检查分类结果，找出可能出错的地方，并提出改进建议。

这项技术有什么好处？

• 更准确的分类： AI可以比传统方法更准确地理解文章的含义，从而提高分类的准确性。
• 更快的分类： AI可以快速处理大量数据，节省时间和人力成本。
• 更智能的搜索： AI可以帮助我们更容易地找到想要的信息，即使我们不知道确切的关键词。

未来展望

科学家们还在不断改进这项技术，希望未来能够：

• 处理更多语言： 让AI能够理解和分类不同语言的文章。
• 处理更多类型的信息： 不仅是文字，还可以处理图片、视频等信息。
• 更智能的推荐： 根据你的兴趣和阅读历史，推荐你可能感兴趣的文章。

总而言之，AI正在帮助我们构建一个更智能、更易用的维基百科，让每个人都能轻松获取知识。