DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017 模型，性能更强、任务完成更快、输出更短，实现性能与成本的帕累托改进，已在官网、App 和 API 上线。模型通过强化学习自反馈优化端到端项目开发能力，覆盖游戏创建到 3D 建模等完整项目构建，并针对 DeepSeek Harness、腾讯 CodeBuddy、WorkBuddy 等工具优化。同时 Search & Fetch API 面向所有人开放，基于自研搜索引擎，每端点 $0.75/千次调用，已在 Hugging Face 和 ModelScope 开源。
作者将 OpenCode Go 和 Command Code GOAT 两个 10 美元/月的套餐接入自己的 Sub2API 网关，基于 64,648 条使用记录和小规模质量测试进行实测对比。两者月额度均为 80 美元，OpenCode 短时额度更大（5 小时 16 美元、周 40 美元），GOAT 为 14/35 美元。在相近规模流式请求中 GOAT 耗时中位数和 P95 更短，400 错误也显著更少。结论：接自己的 Agent 或通用 API 客户端优先 GOAT；用于兼容的 coding agent 且集中跑任务则选 OpenCode Go。文章还讨论了处理费、高峰定价、参数兼容问题和模型是否量化等细节。
文章解读小米 LLM-Core 团队发布的 MiMo-V2.6 技术报告。核心主张是通过系统性扩展强化学习算力提升模型智能，需同时扩展训练批次、环境多样性和评分器三个维度。模型有 Pro（1.02T MoE）和 Flash（310B）两个规格，RL 后训练成本分别 260 万和 90 万美元。报告详述了中期训练优化、GRPO 训练细节、多 harness 训练、四层 reward hacking 防御、Groupwise Agentic Grading 评分体系、router 冻结发现及基础设施设计，最终性能进入与 Claude Opus 5 / GPT-5.6 同一梯队，并开源蒸馏模型、环境与 RL 框架。
本文汇总了35道2026年强化学习（RL）领域的面试核心问题。内容涵盖算法与基础设施两大方向，既包括PPO、GRPO等训练机制的原理探讨，也涉及分布式推理、显存优化等工程落地细节。作者强调现代RL岗位需要具备全栈理解能力，建议面试者不仅要熟记问题，更需深究背后的技术逻辑。
文章整理了国内主流大模型平台的免费 API Token 渠道，包括智谱 AI、Moonshot、MiniMax、讯飞星火、腾讯云、阿里云百炼、硅基流动等。作者详细列出了各平台的新用户注册赠送额度、有效期内包含的模型种类（如 GLM、Kimi、DeepSeek 等），并针对开发者提供了接入 OpenClaw 等工具的建议。文末还提醒用户注意实名认证要求及额度有效期，避免超额扣费。
作者认为 Agent Evaluation 是少数仍需人力判断、未来难以被 AI 彻底取代的职业方向，并推荐了 Hugging Face 公开的 Training Agent 课程作为入门资料。课程共六节：1）Agentic Evaluations，讲解如何评估 Agent 及 benchmark 与真实体验的差异；2）Agent 强化学习的难点，包括环境搭建与 reward 设计；3）用 Agent 执行轨迹做 SFT 微调；4）将大模型能力蒸馏给小 Agent；5）SFT 后用 GRPO 继续 RL 训练；6）用 OpenEnv 搭建真实环境并训练 coding agent。视频公开在 YouTube，代码全部开源。
作者基于此前多次 OCR 横评经验，介绍百度文心团队开源的 Unlimited OCR 2。作者实测 1665 页《平凡的世界》图片版 PDF，40 分钟完整解析，3623 页《哈利·波特》也只需 90 分钟。其核心创新是 SR-SWA（稀疏参考滑动窗口注意力），通过 Page Gate 划定相关页面、Token Sieve 挑选 top-k 视觉块，使每步计算量不随页数增长；配合无限解码机制，百页文档峰值显存从 47GB 降至 1.77GB。与全注意力相比快 7 倍，在 MarathonDocBench 上保持 SOTA。短板是全局结构信息（如标题层级）保留不足。
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。
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。
作者开源了Muse-Bridge反向代理项目（v1.4.1），可在本机或服务器运行代理服务，将Muse.ai网页请求转发给Codex CLI、CC switch等命令行工具，让用户通过CLI调用Meta的Muse-Wonder大模型。文章介绍了部署步骤、Cookie获取方法、管理页面功能，并分享使用体验：作者连续使用约20天、累计106亿tokens，认为该模型在写作尤其是小说创作上表现出色，可与GPT-6.1 Sol媲美。同时提醒Cookie是登录凭证，需注意安全，不要泄露。
月之暗面发布旗舰模型Kimi K3.1 Pro，参数规模2.8T（MoE，104B激活），支持100万Token上下文，继续开源。API价格较K3砍半，仅为GPT-6 Astra的五分之一。跑分仅次于Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra，Terminal-Bench 4.0达65.7%，OfficeQA Pro v2获SOTA，幻觉率从23.4%降至8.3%。作者重点测试了视觉方向：3D建模能力已可与GPT-6 Astra正面竞争，包括网页3D果冻、高精度机械键盘、根据户型图与装修图生成Three.js第一视角漫游网站、结合平面图与手持视频还原办公室3D模型。视频动效方面提升巨大，可一轮直出动效作品集、宣传片及科普视频，虽距Opus 5.5仍有差距，但已属国产模型巅峰水平。
作者拆解了 B 站爆款账号「Claude大小姐在运营」（三天破百万播放）的成功要素：AI 为主角的好奇心选题、B 站现成梗文化、评论区驱动下一期内容、公开账本养成感与信息差。作者用 Claude Code 花一小时、成本两元复刻出像素风视频，并将整套方法（skill 加出片引擎）按 MIT 协议开源。随后他连开三个细分内容号：Claude 与 DeepSeek 双人营业号（中英双语）、鸣潮二创日记号、AI 像素擂台（10 个模型同场比赛），并分享了选题调研方法论：追踪同类爆款数据、判断赛道拥挤程度、寻找未被挤满但持续出爆款的内容形式。
本文是一篇面向小白的 DeepSeek Harness（DSH）完整上手教程。作者介绍了 DSH 的核心特点：门槛低（DeepSeek 账号登录即用）、一切皆插件（连 Agent 循环都可替换，社区插件超 6000 个）、过程可回放（轨迹功能）。文章详细讲解了下载安装、登录方式（账号与 API Key 两种）、界面各功能入口（模式、权限、模型、推理强度等）的含义，并分析了计费方式与省钱技巧，同时提醒它仍是预览版，未经过安全审计，需注意数据安全。后续还将涵盖插件市场、原理拆解、实战练习及与 Pi、Claude Code、Codex 的对比。
