Kimi Chat：国内 Moonshot AI 团队出品的类 Perplexity 产品。支持在回答问题之前，先从搜索引擎爬取最新资讯，整合后再给出更精准有效的回答，很大程度解决了大模型推理的幻觉问题。

支持用户在单次 Chat 中上传 50 个小于 100Mb 的文件，而且没有设置文件储存量的上限，目前免费。

Kimi Chat 最突出的亮点在于长文本处理，它支持在单轮对话中塞入 20w 字，这种长度的上下文，扔给 GPT-4 和 Claude 会直接报错。；有用户还做了一个“大海捞针”实验，从结果来看，在长文本对话中，Kimi Chat 对失忆问题的优化明显强于 GPT-4 和 Claude，这个价值还是蛮大的。

在之前体验的各类 AI 产品中，对 PDF 的输入总是有着各种限制，例如页数不能超过 50 页，或者文件大小不能超过 50Mb，稍长一点的论文就没法利用 AI 进行 summarize 了，还得靠自己硬着头皮从长篇论文中找答案；Kimi Chat 解决了这个问题，它的单文件上限是 100Mb，甚至支持一次性扔 50 个文件进行对话，归纳出来的结果也十分精准，这对有大量数据处理诉求的用户来说算是个福音。

Kimi Chat 还提供了一个微信小程序，这也是为啥高频使用它的原因，入口做的够通用；它支持将聊天文件导入到 Chat 中进行归纳总结，还是非常方便的。你也可以使用它提供的 API 将它的长文总结能力接入到自己的产品中，它提供了文件上传 API 和 Chat API，支持 10Gb 免费空间进行文件管理，还是很大方的。| 作者原帖

中国的文学流派，历史起源、代表人物、代表作品

Nebula 是一个开源且免费使用的现代 C++ 游戏引擎。

Nebula 正在不断开发，这意味着功能一直在不断添加。目前支持：

从下到上完全数据驱动的设计。
数据结构套件，从容器到操作系统包装器，一切都是为了性能和最小的调用堆栈而设计的。
多线程。
SSE 加速且直观的数学库。
完整的 python 支持脚本层。
高级渲染框架和着色器。
测试平台和基准测试。
分析工具。

渲染
Nebula 渲染子系统做了很多努力，目前支持：

统一的集群系统 - 雾量、贴花和灯光都进入同一结构。
屏幕空间反射 - 工作状态，但仍在进行中。
在计算中完成的基于地平线的环境光遮挡。
基于物理的材质和渲染。
多线程子通道录音。
用于局部光的阴影贴图和用于全局/定向/太阳光的 CSM。
体积雾和照明。
几何贴花。
CPU-GPU 混合粒子系统。
蒙皮和动画。
脚本化渲染路径。
伏尔甘。
色调映射。
异步计算。
使用稀疏绑定的虚拟纹理。
自适应虚拟纹理地形。
快速且保守的 GPU 内存分配。
区域灯。
实体系统
Nebula 历史上一直采用以数据库为中心的实体方法。在 Nebula 的最新版本中，通过采用 ECS 方法来不断改进，同时仍然保持以数据库为中心。

数据导向
数据驱动
每个实体的内存开销最小。
高性能而不影响可用性或简单性
用于轻松实例化和分类实体类型的蓝图和模板系统。
自动序列化和反序列化