自建 MinHash+LSH 的 AI 资讯过滤管线

2026年10月2日，AGI Hunt 分享了一套自建的 AI 资讯过滤管线：用 MinHash + LSH 做近重复检测，以替代让 LLM 逐篇比对，从而避免推高 API 成本。在角色分类环节，作者先尝试传统机器学习与开源 openjev，精度不佳，改用 JEV 后可将文章分为研究员、软件/AI 工程师、创业创新、噪音四类。作者表示下一步要为相关性、影响力、来源可信度、事实准确性建立信号，并以每日邮件形式交付个性化情报层。报道未给出管线处理的数据规模或准确率等量化指标。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。