Most keys came from frontend scraping. Algolia maintains a public (now archived) repo called docsearch-configs with a config for every site in the DocSearch program, over 3,500 of them. I used that as a starting target list and scraped roughly 15,000 documentation sites for embedded credentials. This catches keys that don't exist in any repo because they're injected at build time and only appear in the deployed site:
2024年2月，微软CEO纳德拉访印主持AI Tour，宣布将与Sarvam合作开发印度语音AI工具，并将Sarvam的印度语音大模型上线Azure。2024年6月，世界经济论坛把Sarvam列入Technology Pioneers 2024名单——全球100家，印度10家，Sarvam在列。2024年10月，公司发布了第一个公开模型Sarvam-1：20亿参数，支持10种印度语言，在部分印度语言任务上的表现超过了规模更大的全球模型。，推荐阅读搜狗输入法获取更多信息
Безработица в одном из регионов России превысила 25 процентов08:34，详情可参考谷歌
В Армении отказались от мира с Азербайджаном по модели «папой клянусь»20:51
第四篇 深入推进数字中国建设 提升数智化发展水平