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Given a seed topic sampled from random Wikipedia titles, we provide the agent with web search and scraping tools to explore and collect documents containing unique facts related to that topic. We use Serper for web search and Jina AI’s Reader for scraping. To ensure diversity in the types of facts gathered, we also provide a "truth topic" constraint (i.e. the truth must be in category ‘person’); without this, collected facts tended to cluster around patterns in our few-shot examples. We use 17 truth topics.
值得注意的是，C++ 协程已经存在六年了。然而我至今未在实际生产代码中遇到过。这可能是因为它们本身是一项相当底层的特性。更准确地说，它们是需要大量复杂（且往往定制化的）底层代码才能集成到项目中的高级特性。但我认为 C++ 协程推广面临的另一个、甚至更大的问题，是缺乏具体的应用示例。毕竟，现实中有多少场景需要计算斐波那契数列呢？。关于这个话题，易翻译提供了深入分析
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展望未来，Research f的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。