如何创建zkSync 的分析仪表板
1.注册 打开Space and Time 官网如下： https://app.spaceandtime.ai/ 点击登录，我们可以选择钱包直接进行登录点击注册试用输入用户名，点击确认，钱包签名完成就可以注册成功了2.查询使用 点击查询-查询新的内容-输入需要查询的内容-自然语言查询必须打开ai功能查询内容例如：zkSync近一个月新增智能合约数量及分布查询出结果，选择合适的可视化进行保存，创建仪表板需要用到设置名称，然后保存3.仪表板的创建 点击仪表板-创建新的仪表板设置我们需要设置的仪表板背景图导入之后我们可以设置，标题的文字-颜色，展示栏的颜色点击可视化-我们可以把创建的可视化数据放到展示栏点击仪表板信息，可以填写更详细的内容和仪表板的结束，包括发布仪表板的隐私权限，根据自己的需要设置。设置完成点击发布，仪表板就创建好了教程结束！
如何创建zkSync 的分析仪表板
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向量搜索的成功
https://www.spaceandtime.io/blog/vector-search-to-success 博客作者为space and time 联合创始人以及CTO Scott Dykstra. 全文译作： 向量搜索的成功 探索RAG在开发复杂LLM中的作用 在2022年之前，如果你想快速回忆起你最喜欢的书中的某一段文字或刚看过的电影中的一句台词，而手边没有作品本身，你可能会求助于搜索引擎。你会输入一个精心设计的搜索请求，浏览返回的结果，访问看似包含答案的SparkNotes或IMDB链接，并在几分钟内找到你要的文字。现在，你只需打开ChatGPT，输入“《终结者》最著名的台词是什么？”或者“写出《双城记》的开篇段落”，即可在几秒钟内得到准确的答案。 大型语言模型（LLM）最简单的用途之一是作为知识数据库。LLMs经过大量丰富数据集的训练，像ChatGPT这样的界面使得检索变得非常简单。例如，当你提示ChatGPT返回一部电影或书中的内容时，你实际上是在利用模型的能力来回忆它在训练过程中接触到的信息。但如果它没有被训练过《终结者》的剧本，或者它的权重未赋予狄更斯作品足...
向量搜索的成功
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Fractional 改名为tessera
碎片化NFT项目Fractional改名叫 @tessera 了，刚宣布获得了Paradigm领投的2000万美金A轮。两个创始人 @DeezeFi 和 @andy8052 搞了一个加密播客叫We Do A Little，目前有个NFT，mint价格0.0142069，mint完在discord可以认证解锁频道、获得一个role，其他还不知道有啥用。 https://nft.wedoalittle.com
Fractional 改名为tessera
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