AI自进化
Foreword 最近看了一个文章，有点意思，有点想法，记录下来。 AI自我迭代 https://mp.weixin.qq.com/s/AXyCo0RRwW_HKLpkUx1jUg 这篇文章是 CSDN 编译的 Anthropic 长篇报告《When AI Builds Itself（当 AI 构建自身）》，核心观点是：AI 正越来越多地参与 AI 本身的研发，”递归式自我改进（Recursive Self-Improvement）”时代可能比想象中来得更早。 Anthropic 梳理了自己的研发演进路线：2021-2023 年人类工程师纯手写构建第一代 Claude；2023-2025 年聊天机器人生成代码片段、人工复制到 IDE；2025-2026 年 Claude Code 等编码..
更多基于 git 的零拷贝静态web服务器
无聊，产生了个crazy的想法。 git 内部用 zlib 压缩文件内容 Content-Encoding: gzip 也是 如果web服务器输出 .git 里的 静态 内容，是不是可以减一个二次解压/压缩步骤？？？ blob sha1 直接当etag？ 跟AI较量了几轮，一开始它说做不到。因为 blob 的格式比较变态。因为 hello world... 在 .git/objects/ab/cdef... 里的东西是这么存的 zlib(blob 1234\0hello world...) I was like ？？？日他妈真变态啊。这前面是写死了 blob <size>\0 然后把文件内容放在一起，再压缩的。 .git 这设计脑子有病啊。。。为啥不是原始文件gz而是加个头去gz。。。 此路不..
更多AI 时代的软件自由
我一直很喜欢好用的软件。 GUI 软件里，Raycast、Fork、Tailscale 这类软件我已经用了很久。它们的交互、默认行为和完成度都很舒服，也会反过来影响我理解“好软件”应该是什么样子。 命令行软件里，Neovim、kitty、fzf、ripgrep，以及各类 Unix 风格的小软件，同样非常符合我的品味。它们更强调可组合、可脚本化和低摩擦的日常使用，这也是我一直很喜欢命令行环境的原因。 只是到了某些非常具体的场景，我会产生一些很个人的偏好。比如 Markdown 预览窗口最好从命令行直接打开，壁纸筛选最好能理解一点主观审美，AI 工作台最好贴合我自己的使用环境。这些需求夹在成熟软件之间，通常很难刚好被某个现成软件完整覆盖。继续找下去当然也可以，但现在“自己补一个小软件”的成本变低了。 这里说的..
更多Skills进阶
Foreword 前一篇Skills算是简单的试用，日常用起来也没问题。但是如果要给一个软件写 Skills，把软件能力变成 AI 可以控制并且能完成你设定 pipeline 的 Skill，实践起来就有一些不一样了。 这里以 MenuReel（连锁餐厅数字菜单动效短片编排软件）为例，记录一下实际落地时和「Blog 润色 Skill」这类简单 Skill 的差异。 其实 MenuReel 的程序接口还没全部实现，但我已经提前通过 Skill 写一套「模拟调用协议」，让 Agent 按真接口的方式逐步执行完整 pipeline，而不是口头说「我已经帮你创建好了 10 个镜头段落」。反复试用的目的，是发现 Skill 没覆盖的地方，以及产品、接口上缺少的能力，从而把接口和产品补全，真接口一上线就能正常用..
更多AI和柜台费
现在这个时间点，观察到两件事： 华为的大模型哑火。国内的AI圈反而没那么多恶臭拉踩舆论 雷不斯天天给MIMO搞新闻。一开始是免费用在Openrouter刷榜；然后在大家都玩按次数的 codng plan它家率先搞 token plan涨价；然后又是 100T 申请免费送；然后跟ds4同款缓存优化降价；然后又是给流失老付费用户免费一个月套餐 MIMO是很用力的去刷榜。why？ 马斯克几百亿买 cursor，一个vscode套壳，why？ 这两个问题，我在过去几周一直琢磨，那就是 AI 行业和 软件 互联网 最大的差别，他是有边际成本的。他的玩法变了 雷不斯刷榜的 Openrouter 和马斯克买的 Cursor，还有遍地开花的 “中转站”，而且据说有大厂买中转站数据去训练和蒸馏。 边际成本不为0 ，中间..
更多KVM/QEMU 初探
看过我其他文章的朋友应该能看出来，我一直是一个 self-hosted 爱好者。无论是折腾 PVE、网络，还是各种跑在自己服务器上的服务，虚拟化都是绕不开的一层。平时用起来倒是很自然，但越用越会好奇：一台 VM 到底是怎么被跑起来的？PVE 和 virt-manager 这类工具背后究竟做了什么？ 这个学习计划其实搁置过很久。QEMU/KVM 的入口并不算友好，QEMU 参数、libvirt、KVM API、virtio、tap/bridge 每个方向都能展开，之前总觉得需要一整块时间才能系统梳理。现在有了 Codex 这样的 agent，反而终于可以释放一下这部分好奇心了。 当然，Codex 并不能替我理解 KVM/QEMU。它更像是一个可以被反复追问的搭子，真正有价值的还是我能不能问出下一个问题。 ..
更多使用树莓派 4 和 Moonlight 串流游戏的实践
家庭内网，串流打游戏是真需求，电脑放书房，在客厅电视玩，真的爽。设备清单Windows 11 PC，显卡 RTX5070，安装 Sunshine树莓派 4B，2GB RAM，安装 Lineage OS TV，以及 Moonlight 安卓版XBOX 游戏手柄小米电视 ES55千兆以上的有线家庭内网软件说明Sunshine 在 这里 下载Moonlight 在 这里 下载Lineage OS TV 在 这里 下载小声 bb ，这个开发者很牛逼，但他不允许其他人给他的固件做镜像重分发，必须到他那个满是广告的网页下载为什么我要选这些软硬件PC 不谈，显卡是中端显卡用树莓派和小米电视是因为，我家已经用这套设备很久了，基本上是完美的安卓电视体验，电视仅用作显示，不联网，所以就没有广告konstakang 给树莓派 ..
更多GPT‑5.5 Instant 发布
OpenAI官网介绍 GPT‑5.5 Instant 更智能、能提供更准确的答案，更少的筛选工作。Instant 现在更加可靠，在各个方面都显著提升了事实准确性，尤其是在对准确性要求最高的领域，提升最为显著。在内部评估中，GPT-5.5 Instant 在涵盖医学、法律和金融等领域的高风险提示中，产生的虚假陈述比 GPT-5.3 Instant 减少了 52.5%。此外，在用户标记为存在事实错误的高难度对话中，它也减少了 37.3% 的不准确陈述。GPT-5.5 Instant 是一款更智能的模型，在日常任务中表现更出色，包括改进照片和图像上传的分析、回答 STEM 相关问题以及决定何时使用网络搜索来提供更有用的答案。此次更新后，ChatGPT 模型的回复更加简洁明了，重点突出，同时又不失实质内容，并保留..
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DeepSeek近期对API服务进行了大幅降价
DeepSeek近期对API服务进行了大幅降价。新的价格信息，单位是 每100万tokens（约等于70-80万个英文单词） 的价格。具体价格取决于你选择的模型和使用场景：模型版本计费场景最新价格 (每百万tokens)备注DeepSeek-V4-Flash输入 (缓存命中)0.02元价格最低，适合追求高性价比和响应速度的场景。输入 (缓存未命中)1元原价为4元，已同步下调。输出2元原价为8元，已同步下调。DeepSeek-V4-Pro输入 (缓存命中)0.025元限时优惠，截至2026年5月5日。输入 (缓存未命中)3元原价为12元，已同步下调。输出6元原价为24元，已同步下调。全系列模型，输入缓存命中的价格已降至首发价格的 1/10。当前 deepseek-v4-pro 模型限时 2.5 折，优惠期至..
更多浏览器通过WebGPU上做AI推理
先说结论，在2026Q2这个时间点，通过浏览器webgpu 做 AI 不值得。 本来看官方demo跑得好好的，自己搓下来也觉得没啥，就一个小问题，fp32的模型有点大，最好换 q8 的。 q8的不能在 webgpu上跑，wasm也凑合用。原因是缺少一些矩阵乘法算子。开源库嘛，也理解。只是速度就慢了一点。 本来前几个月就这样平安无事，结果 transformers.js 升级到 v4，支持 q8 跑webgpu了，甚至 q4 q2 bitnet 这种高级货都支持了。满心欢喜的切过去，结果 webgpu 跟 wasm 一样慢？ 于是就不甘心了。一路折腾，发现这个不仅跟算子有关，还跟硬件有关。甚至老掉牙的硬件不支持 shader-f16 。简单的说其实 GPU 原生支持最好的就 IEEE 754 fp32，f1..
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