为什么最佳模型是两个模型：在 Kimi K3 与 Claude 之间的路由
我认识的一位开发者上个月拉出了推理账单，却解释不清为什么修改配置文件中的一个拼写错误的成本竟然几乎和花了整个下午构建的功能相当。两个请求都经过了同一个编码代理。两者都调用了同一个模型。这正是该代理的设计方式：一个模型、一个 API 密钥、每 token 一个价格，无论它面前的任务是琐碎的还是真正艰难
为什么数据局部性比原始GPU速度对RAG更重要
当你试图加速生产环境的 RAG（检索增强生成）管道时，数据存放的位置通常比其他任何因素都更重要。如果运行在 GPU Droplet 上的模型需要跨区域，甚至跨云提供商去获取向量、文档和元数据，仅仅购买更快的 GPU 可能无法解决用户实际感受到的延迟。 假设有一个 RAG 应用运行在 DigitalO
Qwen 3.8 在笔记本上能否真正取代 Claude Opus 进行 Agentic 编码？
原文发布于 deepu.tech 。 AI 编程热潮刚兴起时，我仍持怀疑态度。和大多数技术爱好者一样，我尝试过，但当时对模型的编码能力并不印象深刻。我仍然在使用它们，但主要只是 VS Code 的自动补全工具。一切在我使用 Claude Code 的 Opus 4.6 时改变了。那是我第一次感觉到模
我用 100 个线程跑了一场秒杀，没等来超卖，等来了更阴险的东西
100 线程秒杀实测：1500 次请求全部成功、库存一分没超卖、账面却剩 793 件。比超卖更阴险的丢失更新，以及为什么单元测试全绿也发现不了。
测试挂了不用喊人：我给 CI 装了个会自己修 bug 的循环，AI 修完我还得改回来一处
搭一个测试挂了自动喂给大模型、拿 patch 重跑的最小自愈闭环。AI 一次修对公式 bug、保住审批规则，但顺手删了金额舍入——测试全绿不等于修复正确。
AI Agent 拆开看就是 if 语句？我写了个对照实验，发现真正的问题在别处
同一个客服任务，if/else 版和大模型版对照实测：常规消息打平，长尾消息 0% 处理率对比全部接住——但 LLM 赢得并不干净。
克劳德代码时代的自助创业：AI悄然颠覆旧版创业手册
我想讲讲两位创始人的故事，因为我觉得他们的故事能比任何统计数据说得更清楚这个整体转变。 第一位创始人花了四个月时间做 pitch deck。她反复修改幻灯片，次数多到自己都数不清，两次飞往旧金山，参加了十一场投资者会议，感觉都差不多，收到了一堆“我们再聊聊”的邮件，却始终没有后续。终于有一位投资者点
相同模型，13.3%至38.3%
两种 API 配置。模型相同。基准相同。任务集相同。 从 13.3% 提升至 38.3%，仅使用原来六分之一的输出 token。 OpenAI 在 ARC-AGI-3 上发布了关于 GPT-5.6 Sol 的这一结果，这是该领域在过去一年里我一直从第一性原理讨论的问题上所能产生的最干净的自然实验。模
如何使用 Gemini 和 Vercel 无服务器函数构建 AI 聊天机器人 🚀
几个月前，我使用 React、Node.js 和 Vercel Serverless Functions 构建了一个聊天机器人应用，并在我的网页应用 buildcv.makeadifference.app 中使用了它。 在本教程中，我将一步步带你了解我是如何构建它的——从与 Google Gemin
AI 接待员工作原理：AI 电话代理的架构
从外部看，AI 接线员似乎很简单：来电者说话，系统作出回应，对话一直进行，直到来电者得到答案或被转接到人工坐席。 在这段对话背后，有一条由电话基础设施、语音识别、语言模型、应用逻辑、API、数据库和呼叫路由组成的处理流水线。 有趣的地方不仅在于 AI 模型本身，而在于这些组件如何协同工作，把音频流转