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Gergely Orosz 推荐的一本书，讲公司为啥总不理解开发者怎么想，现在 AI 又挤进了开发流程，团队该怎么调整。
博主实测说 DeepSeek 4.1-1017 打平 Opus 5，还压过 GLM5.3 和 GPT-5.6 Sol，国产模型又卷起来了。
对比了 DeepSeek 和 Reflection AI 各自披露的 RL 训练规模，Beam 用了 13 亿 sandbox 和一万多块 GB300，想看训练算力数据可以留意。
DeepSeek 给 V4.1-Flash 做了次小更新，推理、编程、看图都变强，跑任务还更快更省 token，开源党可以关注下。
如果你也在用 OpenCode 白嫖 DeepSeek 和 GLM 的免费额度，可以看看官方文档里关于数据保留的说明，担心数据被拿去训练的话心里有个底。
Anthropic 的 Jack Clark 在 IMF 讲 AI 进展，直接抛出奇点已经开始的判断，看看他对政策制定者说了什么。
有人拿 Claude Opus 5.5 配 ShipAny 的 TanStack 模板玩了一手，一句话就跑通完整项目，做独立开发可以看看.
DeepSeek 组建了正经产品部门，负责人是 @tianyi，有博主预测他们要认真做 agentic 系统了，用 DeepSeek 的可以留意。
华为用 DeepSeek 当参照秀自家算力：2 机柜就能训练，273K tok/s，不过序列长度和适用场景都有局限，看看具体数据。
Anthropic 和哈佛用 Claude Mythos 5 自动搜量子电路，8 个任务里 7 个超过了人类最佳设计，每个结果都经过独立验证，不是嘴上说说。
Reflection AI 的 501B 模型现在能本地跑了，四档 GGUF 量化从 197GB 压到 134GB，最高那档精度损失不到 6%，有硬件的可以试试。
Meta 新掌门亲笔复盘：一年内从 Llama 4 的低谷追到前沿模型，Muse Wonder 和 Muse Spark 就这么憋出来了。
Vercel 上做 agent 的朋友注意，Perplexity 的 Decider 决策模型上线 AI Gateway 了，分复杂工作流和极速两个版本，直接调用就行。
Anthropic自己披露Claude Code的审查流程，PR翻倍回滚率反而降四成，还讲了他们踩过的坑和解决办法，写代码的都该看看。
Kling 4.0 要上 fal 了，单条视频 30 秒还带原生音频，最多塞 15 张参考图控角色和运镜，做短片的朋友可以蹲一下。
Anthropic 把自家用 Claude 做代码评审的流程全公开了，多 agent 找 bug 加投票、按风险分级审批，还有防止 agent 互相折腾的收敛规则，做工程的朋友很值得抄。
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