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简要概述：创建一个快速的HN个人资料，以了解大型语言模型（LLMs）需要多少的上下文来个性化你的信息流。对30个帖子进行一次评分，便可获得一个永久排名的主页，方便你随时返回。 我们的目标是构建一个工具，让我们能够在一个非常专注的日常使用场景中测试一系列“个人上下文”，即阅读HN！ 我们正在探索在LLMs中使用个人上下文，具体研究需要什么样的数据、多少数据，以及用户需要付出多少额外努力才能获得良好的结果。这个测试工具本身就很有趣，因此我们重新设计了它，并决定在这里分享。 这是我第一次在HN上发布任何内容，但同事们鼓励我分享一个链接。期待反馈或其他有趣的项目，特别是关于为LLM工作流程引入个人上下文的想法！

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