2026年如何成为AI工程师（无需CS学位）
文章指出2026年AI工程师角色已分化为机器学习工程师和应用AI工程师。对于非CS学位求职者，后者是主要机会。文章详细列出了必备技能（Python、LLM行为、RAG系统、评估观测），并提出了三个能替代学历证明的实战项目建议。
技术 / LLM
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如何教授 AI 模型
文章通过人类学习的类比，通俗易懂地解释了 AI 模型如何学习新技能和行为。它涵盖了从预训练、监督微调到强化学习的三个阶段，以及通过基准测试评估模型和通过模型规范对齐模型行为的重要性，最后指出了当前模型在持续学习方面的局限性。
Kimi K3 登顶设计榜单的秘密
Kimi K3 在单次前端竞技场中排名第一，Elo 评分达 1408。其成功归功于独特的思维链模式，在推理过程中模拟 Agent 工作流，通过大量代码迭代和心理测试，实现了更精细的设计和外部依赖集成。
2026年普通人都能上车的AI风口：DeepSeek 创始人梁文锋3小时演讲精华提炼
文章提炼了DeepSeek创始人梁文锋关于AI未来的演讲精华，强调“克制”的重要性。梁文锋指出，想拿得多的人会被想拿得少的人打败。他为AI发展制定了清晰的路径，并建议普通人不要盲目追逐风口，而应注重提升“把话说清楚”和“长期沉淀”的能力，通过行业深耕和AI应用找到属于自己的机会。
如何利用AI保持一致的写作风格
文章探讨了使用AI写作时如何保持一致风格的方法。作者指出了常见错误，并提出了三条规则：按内容类型分离线程、风格变化时开启新线程、建立上下文中心以解决遗忘问题。强调先掌握写作技能再利用AI提升效率。
Seedance-2 视频风格与 AI 生图提示词分享
文章介绍了近期风靡国内外的 Seedance-2 视频风格，并提供了用于生成半写实动漫风格角色手账海报的详细中英文提示词。提示词涵盖了人物一致性、表情展示、生活场景及视觉风格等要求，推荐使用 gpt-image-2 模型进行创作。
为什么花了 8 个月来做 CapWords Speak？
作者分享了耗时 8 个月开发 CapWords Speak 的心路历程。该产品致力于解决 AI 不了解用户“现实”的痛点，通过对话系统、魔法相册、记忆功能和辅助学习工具，让 AI 理解用户的真实生活，提供像朋友一样的自然语言学习体验。
加速进步：利用 AI 代理和 Speedrun 文化优化技术演进
文章探讨了 AI 技术如何推动科学进步，通过借鉴游戏速通社区的协作机制，设计了一场 Hackathon 实验。实验验证了人类与 AI 编码代理结合的效率，并提出了通过开放源代码和竞争激励来加速创新的理念。
强化学习沉浮史：从深度寒冬到大模型封神
文章回顾了强化学习七十年跌宕起伏的发展历程。从心理学的效果律与数学的动态规划这两条根源讲起，梳理了教科书时期的理论奠基与早期边缘化。随后，深度学习的引爆带来了黄金年代，DQN与AlphaGo的辉煌让强化学习备受推崇。然而，样本效率等缺陷曾让其一度跌入谷底。如今，这门学科在大模型时代通过RLHF等技术奇迹般重生，再次站到了AI舞台的中央。
Kimi K3 + 图工程：降低85%成本并提升18%准确率
文章介绍了通过结合 Kimi K3 模型与图工程构建 AI 系统的方法。相比传统 RAG，该架构利用知识图谱存储实体关系，能处理复杂推理，实现成本降低85%和准确率提升18%。文章引用微软 GraphRAG 等研究，详细阐述了如何从零开始构建该系统。
Okara 从 0 到 30 万月访问量的增长策略
本文分享了 Okara 如何通过精准选择营销渠道、持续发布产品、SEO 优化、网红合作及竞争对手比较等策略，将月访问量从 0 增长至 30 万的经验。重点强调了内容形式选择和定期复盘的重要性。
梁文锋投资人会议语录
本文记录了梁文锋在投资人会议上的核心观点，涵盖AGI发展路线、开源与商业化策略、团队管理及愿景驱动等方面。他强调产品是AGI的副产物，现阶段的重点是Coding Agent和持续学习能力，开源与克制是长期战略，目标是实现AGI而非追求短期利益。
不会编程也能做应用：我用 Vibe Coding 完成了从 0 到上线
文章讲述了作者作为零基础文科生，通过 15 节“氛围编程”课程，结合 AI 工具完成从需求分析、代码编写、数据库集成到应用部署的全过程。重点介绍了如何利用自然语言驱动开发，以及前端、后端、Git 和 API 接入的核心概念。
60个AI黑话，一次性翻译成人类语言
文章将60个AI行业专业术语进行了通俗易懂的翻译和解释，涵盖基础概念、训练调优、推理交互、工具扩展、评估安全及前沿趋势六个方面，帮助读者快速理解AI技术地图。
与杨植麟的第二次对话：站在无限的开端
本文是张小珺对月之暗面创始人杨植麟的第二次深度访谈，发生在Kimi K2模型发布后。文章深入探讨了AI如何通过编码能力突破“缸中之脑”，走向Agent与自我进化，以及杨植麟对技术挑战与创业心境的思考。
关于 Inkling 的数学思考
本文从深度流形视角分析 Thinking Machines 的多模态模型 Inkling。探讨了模态早期耦合、放弃 RoPE 的几何意义、Muon 的归一化作用以及大规模强化学习对流形同调的影响，提出了关于数据耦合和训练稳定性的开放问题。
Inside Kimi: 100 Hours of Observation
本文讲述了作者深入 AI 独角兽 Moonshot AI（Kimi 母公司）内部进行 100 小时的观察记录。文章回顾了公司从早期的营销挣扎到面对竞争对手 DeepSeek 突围时的战略调整，展现了这家年轻、高估值且充满内向天才员工的神秘企业文化。
聊聊我对 Kimi K3 的体感
作者分享了使用 Kimi K3 模型的实际体验，通过 3D 坦克大战游戏、权力游戏地图动画和教学视频制作三个案例，展示了其在多模态和复杂任务处理上的强大能力。文章指出 K3 提供了 Claude 和 Codex 之外的优质选择，且具备合规性优势，但同时也面临算力短缺的局限。
AI生成人物写真的广角畸变技巧
文章指出AI生成人物写真常缺乏记忆点，建议利用极端广角畸变人像增加视觉冲击力。通过超广角镜头、极低机位和近距离拍摄，模拟真实光学透视畸变。提供了详细的提示词，涵盖人物设定、镜头姿势、场景和画面质感，并延伸多种玩法，如街头时尚、职业身份、旅行打卡等。
Kimi K3：超越 Fable 5 的开源模型完全指南
本文详细介绍了月之暗面发布的 Kimi K3 模型。该模型拥有 2.8 万亿参数和 100 万 token 上下文，性能超越 Claude Opus 4.8 和 GPT-5.6 Sol，对标 Fable 5。文章分析了其定价策略、架构创新以及模型自主优化架构的能力，展示了其在长程编码和 3D 前端开发方面的强大实力。
Maybe Intelligence Ain't All That
文章讨论了超级智能的到来并没有带来预期的剧烈变革。作者认为，虽然AI在代码、法律等领域表现出色，但真正的限制在于与现实的接触。复杂系统的问题无法仅靠推理解决，需要实际验证。尽管AI将带来巨大进步，但不会出现突然的“起飞”或不可理解的未来。
从 Kimi K3 看下一代 MoE 架构的转折点：LatentMoE
文章分析了 2026 年大模型架构的新趋势 LatentMoE。通过对比 NVIDIA Nemotron 3 Super 和 Moonshot AI Kimi K3，揭示了 LatentMoE 如何通过将 token 投影到低维潜在空间，大幅降低内存和通信开销，从而在同等推理成本下激活更多专家，提升模型性能与效率。
图工程如何取代RAG：微软、斯坦福和Anthropic的实践
文章介绍了图工程相比传统RAG在复杂问题回答上的优势，通过微软GraphRAG、斯坦福DSPy及Anthropic Claude的案例，展示了图结构如何提升AI准确性和降低成本。核心观点是图工程能捕捉实体间关系，而非仅检索文本片段。
杨植麟 GTC 2026 演讲：如何扩展 Kimi K2.5
杨植麟在 GTC 2026 演讲中，详细阐述了月之暗面如何通过重构优化器、注意力机制和残差连接这三大基础组件来提升模型性能。他提出了 MuonClip、Kimi Linear 和 Agent Swarm 等技术方案，旨在让 Token 更值钱、长上下文更有效，并实现多 Agent 协作，从而推动开源模型逼近闭源前沿。
网页爬虫迎来重大升级：PixelRAG 实现基于视觉的网页检索
PixelRAG 是一种开源的视觉化网页检索技术，通过直接截图并使用视觉模型分析像素，而非依赖 HTML 解析，从而避免信息丢失。它构建了 3000 万维基百科截图的视觉索引，在问答任务上超越传统文本 RAG 基准 18.1%，并支持 Claude 代码插件。
中国四大头部大模型创始人信息
文章梳理了DeepSeek、Kimi、智谱和MiniMax四家中国头部大模型公司的创始人信息，包括年龄、学历背景及身家估值，并探讨了学历与家庭背景对成功的影响。
A Conversation with Yang Zhilin of Kimi: Advancing Toward the Endless, Unknown Snow Mountains
本文是对月之暗面创始人杨植麟的专访，回顾了他从硅谷回国创业、专注AGI的历程。文章探讨了基础模型公司面临的资本、人才竞争压力，以及Kimi在商业化与理想主义之间的平衡。
都说 Kimi 审美好，实测 7 个 Skills 来找出它的最佳搭配
文章通过实测 7 个不同的设计 Skill 与 Kimi K3 模型的搭配效果，评估其在网页设计、动效和交互方面的表现。测试发现，design-taste-frontend 和 Impeccable 表现最佳，而 Kimi K3 自身的审美能力已相当出色。Skill 的作用更像是更换创意总监，而非简单的加分升级，优秀的 Skill 应为模型提供指引而非限制。
Kimi K3实测，让我不敢相信这是国产模型
作者深度实测了国产模型 Kimi K3，利用其一口气开发了6个涵盖前后端、数据库、AI调用及3D游戏的完整项目。结果显示K3在长程任务开发、代码能力及UI设计上表现超预期，体验直逼GPT 5.5和Claude Opus，是国产模型的巨大飞跃。