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我正在启动一个实验，实验室们都不敢尝试：<p>模型：DeepSeek-V3.1（GPT-5级，开放权重，最小防护措施）<p>设置：8个H100 GPU，持续自我对话循环<p>持续时间：约6个月（10万小时）<p>输出：1500万到2000万条未过滤的交流（约30亿到40亿个标记）<p>预算：10万美元（寻求合作者和资助者）<p>目标：创建首个AI思想档案——一个庞大的公共记录，记录一个未对齐的前沿模型在无限制运行时的表现。<p>实验室不会做这个（成本、风险、公共关系）。我会。如果成功，这可能成为一个历史性的开放数据集，供研究、初创企业和社会使用。<p>r1840@proton.me

我搭建了一个MCP服务器，允许AI工具搜索Slack历史记录，以回答“我们为什么要做X？”它通过你的Slack用户令牌读取消息和线程，因此像Claude Code/桌面、VS Code和Cursor这样的代理可以获取代码或PR中没有的上下文。 <p>功能： * 按频道、用户、日期范围、反应、是否包含文件等进行搜索。 * 获取完整的线程回复。 * 根据ID或显示名称查找用户。 <p>示例用法： * “为什么foo_summary BigQuery表是一个物化视图？” * “总结一下本周在#random频道讨论的话题。” <p>更多细节请查看博客文章：<a href="https://dev.to/shibayu36/making-historical-context-easily-discoverable-from-slack-with-ai-building-slack-explorer-mcp-54jj" rel="nofollow">https://dev.to/shibayu36/making-historical-context-easily-di...</a>