穷鬼玩 Agent 的配置
文章分享了低成本搭建 Agent 的技术配置方案。主要利用商汤、硅基流动等平台的免费额度，集成了 DeepSeek V4 作为主模型，Qwen3 系列处理视觉与工具任务，并结合多个免费或薅羊毛的图像、视频及大模型资源（如 GLM5.1, Claude Opus 4.6 等）来应对不同场景，实现了一套零成本或极低成本的复杂 Agent 工作流。
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2026 普通人学 AI 路线图：6 个阶段、50+ 免费资源，照着抄 30 天入门
文章针对普通人收藏大量 AI 教程却始终没学会的问题，提出按可上手顺序排列的六阶段学习路线：先搞懂大模型、Agent、MCP、Skill 四个基础概念；再学会高效提问；然后选一个通用 AI 助手用熟；之后分创作者路线（做图、视频、语音）和开发者路线（MCP 与 Agent 开发）深入；最后选读书籍论文进阶。作者强调'卡住你的不是资源不够，而是顺序不对'，并附上 30 天打卡表、53 个免费资源和五个避坑建议，倡导边用边学、动手实践。
DeepSeek 视觉模型实测：免费识图能力 + 8 大场景体验
DeepSeek 发布实验性视觉模型 DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp，在 V4 Flash 基础上增加识图能力且价格不变。作者通过 DeepSeek Harness 接入该模型，完成了 OCR 识别、人物识别、iPhone 机型辨别、找不同、图片转 ASCII、报错修复、前端页面复刻、数据报表逻辑分析共 8 项测试。结果显示其 OCR 和找不同表现优秀，但人物识别、机型辨别和页面复刻存在明显失误。整体可用且性价比极高，一张图约 0.12 分钱，八轮测试仅花约 6 元，而同等测试用 Opus 5 需约 8 美元。这是 DeepSeek 迈向原生多模态的重要一步。
Parallel Search 推出 Fast 模式：面向 AI 的高性价比网页搜索
Parallel 推出面向 AI agent 的 Fast 模式网页搜索，价格仅为主流模型默认搜索的十分之一，每千次查询 1 美元，在质量-成本和质量-延迟上均处于 Pareto 前沿，准确率接近 SOTA 的 Parallel Advanced。独立评测显示其端到端成本比 Brave、Exa、Tavily 便宜 2 倍以上。文章指出随着 GPT-5.6 Luna、DeepSeek V4 等高性价比模型普及，AI 智能成本数月内下降 8-12 倍，廉价模型需要廉价搜索，Parallel Fast 旨在提升 agent 每美元的有效工作量。
DeepSeek Harness 首发实测 + 入门教程，夯爆了！梁神我错了
本文是DeepSeek Harness的实测与入门教程。作者介绍了Harness的概念（Agent = Model + Harness），并详细演示了安装过程、四种运行模式（标准、极简、PTC、创造）以及插件系统。通过四个实战任务（分析代码仓库、开发知识讲解网站、开发3D游戏、开发全栈AI应用）展示了其强大的AI编程能力，并强调了高缓存命中率带来的低成本优势。文章最后对比了DeepSeek V4 Pro与Claude Opus 5的表现，认为前者已可对标后者。
给DeepSeek装上眼睛
DeepSeek-V4-Flash虽性能卓越且价格低廉，但缺乏原生视觉能力。文章介绍了五种为其“装上眼睛”的方法，包括官方识图模式、视觉MCP、Codex视觉代理、Hermes内置路由及手动OCR。建议根据使用频率选择合适方案，并优化视觉提示词以确保信息提取准确性。
魔搭每天 2000 次免费 API，我把它接进了 Agent 工作流
文章介绍了如何利用阿里云魔搭 ModelScope 每日 2000 次的免费 API 额度，将其接入 Agent 工作流以降低 AI 创作成本。作者详细讲解了账号注册、API Key 获取、模型筛选与调用的全过程，并开源了一个名为 `tiezhu-modelscope-api-inference` 的 Skill，实现了自动额度管理和多模态任务处理。
训练小模型：2026 年最被低估的 AI 技能
本文探讨了 2026 年 AI 领域的边缘趋势：个人开发者训练小模型（SLM）。文章详细介绍了 CJ Zafir 的方法论，即利用 Codex 和 DeepSeek 生成数据、Unsloth 进行训练、Qwen 作为基座，以极低成本（最低 11 美元）在垂直任务上超越大模型。文章指出，真正的护城河在于高质量数据集的生成工厂，而随着硬件门槛降低和工具成熟，模型微调正从企业军备竞赛转向个人技能。
分享6个新提示语去掉DeepSeek新模型和codex的AI味
作者分享了6个提示语技巧，用于消除DeepSeek和Codex生成代码动画/UI时的AI味。包括：删除重复无信息的文案、去掉多余的装饰框和阴影、为颜色分配固定用途、统一字号和图标对齐、一屏只讲一件事、优化动效使其服务于叙事和反馈。文中每个技巧都配有具体可用的提示语。作者还预告了正在开发的大剪辑Skill，能用DeepSeek剪出十分钟真人口播视频。
推理是训练的 12 倍，可一块卡生成时只跑出 5% 的算力
文章基于 YC Paper Club 播客，剖析 LLM 推理成本真相：按两年模型寿命摊算，推理总算力约为训练的 12 倍。decode 阶段 MFU 仅 5%，瓶颈在显存带宽而非算力。DeepSeek 通过 KV cache 保留 72 小时、radix attention、零开销调度等手段将缓存命中率做到 96%，实现 38 美元一卡时、80% 毛利。文章还讨论了 SSM 等被低估的模型结构、服务商质量参差（同一模型不同服务商差距超开源闭源差距）以及开源推理生态的规模，指出推理成本优化才是 LLM 竞争的胜负手。
现在普通人也能从零训练一个 Reasoning Model 了
Sebastian Raschka 公开了一套完整课程《Building Reasoning Models from the Ground Up》，包含 8 节视频、11+ 小时内容，基于 Qwen3 0.6B 小模型，用 Python + PyTorch 实现现代推理模型的关键技术，包括 Inference-Time Scaling、Verifier、GRPO 强化学习、KL/Clipping 训练稳定性控制、Reward Hacking 以及基于 DeepSeek-R1 数据的推理蒸馏。课程让学习者可以亲手运行训练循环，观察模型生成推理路径、根据奖励更新参数的全过程，大幅降低了理解推理模型的门槛，使推理模型训练从少数实验室技术变为可动手验证的工程知识。
DS Bot开源了，那Grok Bot 和 DS Bot，到底该选哪个？
文章对比了社区开源的 DS Bot（DeepSeek-Bot）与 Grok Bot 两款多角色 AI 助手。核心差异在于'动手能力'：Grok Bot 提供托管云电脑，可操作浏览器、跨网站执行任务且合盖继续运行；DS Bot 内置浏览器仅能读网页，但支持自选模型、MCP/Skills 扩展和可检查的 Markdown 记忆。文章从网页操作、模型控制权、数据与权限、成本等维度给出选购建议：不想维护、需要网页自动化选 Grok Bot；已有 API、重视控制权选 DS Bot。作者建议先用一个每周固定任务实测，再决定是否扩展。
开源和 DevRel，是我的本命坑
作者leonliuzx回顾了自己与开源和开发者关系（DevRel）结缘的历程：初中开始在GitHub上折腾代码，2023年通过AGI Playground参与无障碍AI项目'声桥AI语训'，之后深入书生浦语、飞桨等社区做助教、写教程、贡献文档。2024年底加入百度从事社区运营实习并转正，组织Hackathon活动、培养贡献者，甚至与李彦宏共进晚餐。工作之余还发起了OMDSH和OpenAIGames等独立社区。作者将开源社区比作同好群，认为因纯粹热爱而聚集的感觉非常棒，并庆幸自己在这个年纪找到了愿意长期投入的热爱。
