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快10倍！卷完 Decoding 开始卷 Prefill 了之前的 DFlash 已经很惊艳了，竟然又搞了 PFlash...... DFlash 是在 Decoding 阶段用小模型进行 Speculative 来提速，但是对于超长 Context， Prefill 阶段的时间也会很久。PFlash (Speculative Prefill) 推测预填充，用同样的思路，让 Prefill 结算实现了最快 10x 的提速！赶紧试试项目地址点击：

nash_su - e/acc

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Anya Rossi• Live Now

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#分享倒反天罡，我写了一个 MCP Server 用来创建 MCP Server 还是沿用之前的思路，在创建项目之前给大语言模型填充优秀的示例（喂高质的语料），以及提供相关的步骤指导生成。项目开源，实现很很简单 > Note：用 cursor 的 rules 也能实现，但 rules 不能share

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nazha

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升级后的 o3-mini CoT，可读性提高非常多。而且解决了以前设定中文但是 CoT 仍然英文的 bug。视频里是 deepseek 的 raw CoT，同一个题目，内容要多很多。实际阅读时有点费劲。我测试了很多案例，我发现这次升级，终于开启了一个新阶段：人类开始阅读 ai 的“思维过程”🤣

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howie.serious

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我实现了最初阶段的“贾维斯”！而我也终于可以用嘴编程了！果然！懒惰，才是人类的第一生产力！突然想起来锤子之前好像尝试做过这种产品，但仅限开启应用这种花架子真的没用，现在有了AI，人类的语音命令才真正有了意义！全部脚本都是 Vibe Coding + Openclaw，目前已经可以稳定在后台运行了…

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Crypto_Painter

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FSD在夜晚大雾中游刃有余的快速穿行！😱 之前在澳洲大荒野旅游，车没电了。为了省电，我关了远光灯，只有近光灯，能见度非常低，路也很窄。在没有路灯的情况下，为了赶时间，Autopilot依然可以110km/h的速度开。当时让我很震惊。反正我当时是绝对开不了这么快的。

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谢嘉琪 Jiaqi

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虽然时间线上都在发风格迁移的内容，但我自己试了最震惊的东西还是这个多轮对话的反复修改，这个真的已经很接近真人了，虽然不少内容轮次多了之后会崩，但大部份真的已经很可用了

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JJ Ying

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卧槽，给 QwQ-32B 赋能 (x 的框架来了！大家应该还记得我前天放出的大模型竞技场弹跳小球的测试视频。其中 QwQ-32B 的结果是无法让小球弹跳，然后有个老哥看到了我的视频，写了个项目，通过控制最后标签结束的概率，来让模型超级努力思考，进而提升了模型的能力。能让QwQ-32B 写出小球弹跳的视频了！（当然旋转还是有点问题）项目地址：

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karminski-牙医

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DeepSeek-V3.2 实测! 真就只提升了0.1? 给大家带来 DeepSeek V3.2 的测试结果, 直接说结论: 写代码方面没质的变化, 但是由于使用了 DSA 新技术, 这次召回带来了摧枯拉朽的提升, 8K 上下文召回百分之 94.4！60K 上下文召回仍然有百分之 71.4！目前在开放权重模型种，数据上仅次于 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507, 而且差距很小. 召回提升带来最显著的变化就是鞭炮连锁爆炸测试可以完成了, 之前 DeekSeek-V3.1 是写不了这个测试的. 所以现在召回短板补齐了, 让我们期待一波大年三十的 DeepSeek-V4 吧！ #deepseek #deepseekv32 #KCORES大模型竞技场

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karminski-牙医

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从国产SOTA走向世界SOTA? GLM-5.1 实测! 给大家带来 GLM-5.1 编程能力实测! 本次测试涵盖了前端, 后端, Agent 能力, 前端主要面向空间建模, 场景, 材质, 粒子效果等, 后端能力主要面向数据结构与算法, 体系结构, 性能优化, 内存和并发管理, 性能热点分析与调优, 面向编辑器方向的Agent能力(因为AI要自己改代码). 直接说结论, 本次测试前端方面粒子效果和光影鲜果略有提升, 剩下空间理解(甚至感觉下降了)和前端美学上没看到有什么提升, 只能说是提升了一点点. 但是后端性能上有巨大的提升, GLM-5.1 在我的 vector-db-bench 中直接秀了一手量化, 把原本32bit精度的数据量化到了8bit, 然后使用SIMD实现了一个指令周期内计算32个向量, 在我测试的其他模型中(包括Claude-opus-4.6, GPT-5.4-Pro(xhigh)) 都没有实现, 直接来到了榜首. 另外Agent能力上也有不小的提升, 同样是我写的让大模型模拟送外卖的硅基骑手测试, 其他大模型的优化还停留在看一个店能不能取两单上, GLM-5.1 已经优化到了我送餐的顺路还能再接一单, 并且仅用了大概GLM-5 1/4的 token 用量就超越了 GLM-5 的测试总分. 当然本次测试过程也很坎坷, 首先是我周末抢了2天都没抢到 coding plan (目前只有coding plan 能用这个模型), 我最后找智谱的同学给我开了个权限. 以及测试中发现白天API不是很稳定, 偶尔输出速度会掉到10tps, 以及会出现乱码文字(我的规避方法是让它输出英文, 然后再找个便宜模型翻译过来). 总结, 各位前端同学估计会失望, 因为无论是从工程还是页面效果上都看不到提升, 甚至可能会有点倒退, 但果写后端代码或者复杂Agent应用可以试试这个新模型, 会有很大的提升. #GLM51 #智谱 #GLM #AIAgent #大模型编程

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karminski-牙医

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看了最新的炸伊朗的视频，不知道是不是七哥之前说的炸弹之母，今天美国真实实在的行动最大的意义在于对共产党的路线确定了，而且很果断。七哥之前也说过，也是最好的情况，这个路线可以避免国内出现多年的人吃人的动乱，可以迅速过度到新的阶段。

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Longwood（大根）

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今年 AI 漫剧爆火，跑出来很多播放量过亿的短剧。红果等各类短剧平台都开放 IP + 大额补贴。做 AI 漫剧的公司大概率是不会亏钱的。但是目前成品 AI 漫剧还离不开人工，听说最大的一家有超过1000人的每天用 AI 手搓漫剧。与此同时，现在的 AI 短剧 Agent 也越来越强，产出的结果也越来越好。最近 Seko 发布了 2.0 版本，支持了长达 100 集的超长剧情。我很好奇完全由 AI 制作的短剧是什么水平于是在周末花了一天时间去体验了一下 AI 漫剧的制作结论就是... 真的能做出来一分钟的短剧，还可以不断做连续剧，最多支持100集，但也确实有很多问题需要解决。现在 AI 短剧的行业，工作流已经日趋完善，但多模态模型的超长思考编排能力还未得到完美解决。图片模型已经堪用，但视频模型的片段生成能力仍需要很多抽卡。这些就要等待明年的模型的技术进步来解决了。

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#分享我有个 Vibe Coding 的秘密要告诉大家，大概一年前，我就用 Cursor 尝试写一个 macOS 应用，我现在终于想让它跟大家见面了这是一个免费的、用来转换图片/视频的 macOS 软件。起因是有时候需要把 heic 或 mov 视频转成 jepg 和 mp4 用于分享。它是免费的，有需要的同学可以下载来试试看我完全不会 Swift, 所以这也算是我 Vibe Coding 的一个阶段性的小成果，过程中确实踩过很多坑，但是做出来的时候，还是让我有点挺惊讶的。

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nazha

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Shadcn 发布了 V4 版本：真的好漂亮，适配了 Tailwind4 以及 React19，虽然现在使用 Shadcn 的越来越多，造成同质化很严重，但是还是组件最丰富，看起来最舒服的，是快速搭建项目的首选。

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1月25号足足60天之前我就能地预测出 $BTC 即将出现的布林带形态充分证明了4件事： 1/ 现在是流动性枯竭的「充分无效」市场 2/ 只要你能掌握『动态博弈』的精髓， $BTC 的K线是完全可预测的 3/ 之前我们提到的和 $BTC 庄家集团抢筹的力量，已经彻底认输了 4/ 上一个做市周期的目标是：快速筹码派发，现在是停留观察阶段

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小互

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