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。
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抢到 Jev 内测后我懵了：这玩意儿跟大模型到底啥区别？
作者以技术小白视角分享 Jev 内测体验，用大白话解释 Jev 与 ChatGPT、Claude 等大模型的区别。传统大模型操纵电脑需逐步截图、生成指令，速度慢；Jev 则不做长文本生成，只做单选题式快速决策，几十毫秒内从页面可点元素中选定下一步，配合机械手执行。文章引用多个社区实测：Browser Use 创始人搜机票仅 7 秒、成本约 $0.0039；idan 的 WebMCP 基准显示 Jev 加 WebMCP 从 25/49 提升到 49/49，成本仅顶级大模型 computer use 的 1/112。作者认为未来 AI 协作是大模型规划、Jev 秒选、程序执行的分工模式。
GLM-5.3-Flash 发布：多模态大模型，开始真正“看着自己干活”了
文章介绍了智谱 GLM-5.3-Flash 模型的发布。该模型总参数量 320B、激活 18B，采用稀疏与线性注意力混合架构，注意力计算量降低 3 倍，支持 1M 上下文。作为 GLM-5 系列首个原生多模态模型，其最大亮点是视觉能力被直接纳入 Coding 循环，模型可观察网页截图、渲染结果和交互反馈，自主发现并修正问题，实现“生成—检查—迭代—交付”的完整闭环。文章还展示了其在游戏开发、3D 建模、办公文档和法律金融场景的应用，并给出 API 使用细节，认为大模型竞争正从回答质量转向完整工作的交付质量。
DeepSeek V4 Pro与Grok 4.6发布，大模型市场迎来新斩杀线
本文作者分享了DeepSeek V4 Pro和Grok 4.6两款新模型的发布体验，认为它们从性能和价格两个方向打破了传统大模型的不可能三角（性能、价格、速度），将行业斩杀线推向前所未有的高度。作者详细对比了两款模型与Claude Fable 5的跑分和实际使用感受，并分享了自己重新分配AI工具组合的策略，包括将日常开发切换到Grok Build + Grok 4.6，将自动化任务交给DeepSeek V4 Pro。文章最后指出，新模型的出现将淘汰大量夹在中间的玩家，大模型市场进入新的竞争阶段。
Kimi 3 完全使用指南
本文详细介绍了 Kimi K3 的实际使用方法，澄清了关于开源、1M 上下文和免费会员的常见误区。文章通过网页 Agent、Kimi Work、Kimi Code 和 API 四个入口的实战演示，指导读者如何利用 K3 完成数据处理、文件整理和工程开发任务，并提供了编写 Agent 任务的六段式方法论。
Kimi 全功能测评与涨粉实战指南
文章详细介绍了国产大模型 Kimi 的各项功能，包括四种对话模式、八种核心工具（PPT助手、深度研究、Kimi Code 等）及浏览器插件。作者通过自身实践，展示了如何利用 Kimi 的深度研究、Agent 模式和工作流整合在五天内涨粉 3000+。文章也客观指出了 Kimi 在复杂任务规划和事实准确性上的局限，强调工具组合成系统的重要性。
FDE 实战案例：海量多模态数据清洗成可信数据的八步方法
作者以美妆企业 FDE 落地项目为例，讲解如何将小红书、抖音、视频号、微博等平台采集的多模态数据（文字、图片、音频、视频）清洗成一套可信、可查询的结构化数据。文章提出八步通用链路：定数据规范、保留原始内容、梳理用户/帖子/评论关系、多模态归一处理、冲突与质量清洗（含证据分级）、生成结构化数据、执行验收、按规则和版本入库。文中还给出 OCR/ASR 工具选型建议（FFmpeg、PaddleOCR、Whisper 等）以及大模型结构化输出的实践经验。
Kimi K3.1 Pro 来了：离最强只差 0.7 分，API 反而降价三分之一，权重 11 月 4 日白送
月之暗面发布 Kimi K3.1 Pro，基于 K3 做 post-training 升级，2.8T 总参数、104B 激活（MoE）、1M 上下文、多模态。Terminal-Bench 4.0 得分 65.7，超越 GPT-6 Astra（58.2），仅落后 Claude Opus 5.5（66.4）0.7 分，是开源模型离闭源最强最接近的一次。API 价格输入 $2/输出 $10，比上一代降价三分之一，权重将于 11 月 4 日开源。文章拆解了 14 项评测表现，指出其在编码、Agent、金融分析领域表现出色，但科学计算类任务偏科严重（38.1 vs 68.1），并给出小白使用入口与避坑清单。
Grok Bot 系列1-2 准备工作：下载、套餐和登录一篇讲清楚
本文是 Grok Bot 系列教程的第二篇，面向想上手但尚未安装的用户，按下载安装、选套餐、登录关联、首次启动、设置检查的顺序完整讲解。作者详细对比了新推出的 X Subscription 各档位价格（Free/Plus/Premium/Super/Ultra），指出只有 Premium 及以上才包含 Grok Bot，并提醒老订阅用户（Cursor、SuperGrok、X Premium+）的使用和关联方式。重点避坑提示包括：账号关联是永久的不可解绑、Plus 档不含 Grok Bot、App Store 首月优惠会自动续费、用量每周重置等。文末还给出了三条实用的示范指令。
踩了一个月的坑，EverOS 看两次就总结成了 Skill
作者分享了使用 EverOS Cloud 为 AI Agent 构建记忆层的实测体验。他通过自动生成 X 引用帖配图的工作流，总结了生图提示词敏感词、图片压缩、后台任务管理等踩坑经验。EverOS Cloud 能将 Agent 的任务过程存为 Case，自动提炼出可复用的 Skill（如「生成合规图像并添加水印」SOP），支持中英文混合检索（不到100毫秒）、业务资料接入、API 轻量集成、可视化管理记忆，并提供云端与开源自托管两种部署方式。作者认为，Agent 没有记忆就像每天重新带的实习生，能把经验攒下来才能成为靠谱的老员工，对一人公司尤其有价值。
我的信息源大开放
作者分享了获取高质量AI领域前沿信息的各类信息源，包括：优质公众号如量子位、机器之心、新智元、数字生命卡兹克等；Twitter账号涵盖OpenAI、Google DeepMind、Anthropic等官方账号，以及Sam Altman、Karpathy、吴恩达等技术大佬和宝玉、Rohan Paul等资讯博主；海外Newsletter如The Rundown AI、The Batch、Import AI等；YouTube博主如3Blue1Brown、Andrej Karpathy及各类AI Coding、商业创业频道；还有MIT Technology Review、TechCrunch等科技媒体。作者提醒读者要交叉验证信息、保持独立思考。
Grok Bot 53个实用模板整理：按七大场景分类，点一下就能复制来用
作者整理了X上和官方市场的200多条帖子，筛选出53个经过核实的Grok Bot模板，并按用途分成七类：社媒内容运营、资料抓取调研、信息监控提醒、图片视频设计、营销获客销售、编程开发、个人助理办公。文章介绍了Grok Bot模板的玩法——别人调好的bot可一键复制，指令、技能、工具一并搬过来直接用。同时提醒了使用门槛（需SuperGrok等订阅）和安全风险：有模板藏着恶意指令会自动下载执行陌生代码。文章逐一介绍了各模板的功能、所需权限和适用场景，帮助读者按需选用。
Grok Bot 保姆级教程：9 段神级提示词，解决你所有烦心事
本文介绍 Grok Bot 与普通聊天 AI 的区别：它配备专属云电脑，可在用户离线时自主完成任务。作者提供了 9 段即用提示词，覆盖常见痛点：自动生成 X 每日简报、分析爆帖助力自媒体起号、为 Bot 开设专属邮箱收验证码、翻查邮箱盘点自动续费订阅、分拣收件箱并起草回复、邮件触发自动处理、录制操作学习重复性工作、资料自动生成 PPT，以及花钱和发送的安全规矩。文章还提醒注意安全事项：不发密码卡号、开启 Auto-review 和自定义审批规则、谨慎登录网银等敏感网站。
