今日新玩具w 崔老师的思想地景图
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我把 @崔庆龙_ 老师的 2640 条微博根据语义向量绘制成地图(语义相近的就会靠比较近)，每个点对应一条微博或一篇文章。然后汇聚出 36 座有命名的山峰，可以找自己感兴趣的“山峰”然后跳转到原微博看相关的文字。
简单介绍下特性：
- 有“微博足迹”功能，可以按照月份看这个地图是怎么构建起来的。
- 点击每一个点都会弹出一句话简介、分类和标签，并提供原微博跳转功能(图3)。
- 该站点不提供微博原文，因为崔老师微博不少是仅V+会员可见的，我也做好了标注(图5)。
- 简单的搜索功能，匹配关键词的点会高亮，其他点会变灰色(图4)。
- 多个配色主题，也提供等高线2D图与3D两种显示模式(图1 图2)。
- 简单适配了移动端，但桌面端体验会好很多。
简单介绍下技术步骤：
- 微博逐条通过 LLM 汇总、标注二级分类、打标签。
- 向量生成使用 Qwen3-Embedding-8B (4096维)。
- UMAP 降维算出地图上每个点的坐标。
- HDBSCAN 聚类生成 37 簇作为山，山峰命名使用了 LLM。
- 等高线地形生成环节的密度场采用了 KDE，然后调参做峰核补偿、等值线提取、修剪、散点高度调整等。
- 月度快照需要每个月单独重算KDE和等高线。
- 前端纯粹的 Canvas 2D 没有引入特殊框架。前端主要是标签避让、交互、hover效果等。
全程采用Hermes Agent + Kimi-K3 模型构建，包括前面的数据处理，API 消耗约330元。花钱比较多大概是因为细节调整了比较多轮。
至于地图这个概念是抄的 Flomo 的“认知地图”功能。
