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让 Agent 分清“马上办、等一等、顺手办”原文：mp.weixin.qq.com/s/pDNVyurIX…（2026年10月07日）先看一个场景。

语音，正在成为 AI Agent 最自然的接口原文：mp.weixin.qq.com/s/x1XT1Ch2u…（2026年10月08日）有一组对比，你看完可能会愣一下。

该 SFT、RL 还是 Mid-training？先搞清楚模型到底"缺"了什么原文：mp.weixin.qq.com/s/lEF1nq0dw…（2026年10月09日）想象一下：你请了一位“全能家教”，他上知天文、下知地理。可当你让他用法语写文案、按公司模板填表，或者做一道他从没见过的题时，他要么答错，要么干脆“编”一个。

SFT 的真相：它不教模型"知道什么"，只教它"怎么说"原文：mp.weixin.qq.com/s/ZbTtEx_p1…（2026年10月10日）先问一个问题。

为什么 RL 比 SFT 更会"举一反三"？原文：mp.weixin.qq.com/s/Mc-6RlqGn…（2026年10月11日）做 AI 应用的人常有这种直觉：监督微调（SFT）出来的模型，遇到见过的题型特别稳，一遇到新花样就开始“死记硬背”地套旧答案。

模型"缺课"了：为什么该补底座，而不是急着上 RL原文：mp.weixin.qq.com/s/F7j4xss6a…（2026年10月12日）先看一个很常见的困惑。

RL 训练真正难的不是算法：环境、奖励与样本效率原文：mp.weixin.qq.com/s/R2lGRsCHX…（2026年10月13日）先讲一个很多人都会踩的坑。

RAG vs SKILL vs MCP vs RLM编者按：在技术选型日益碎片化的今天，RAG、SKILL、MCP、RLM —— 这些看似相似的技术名词缩写背后，究竟藏着怎样截然不同的设计哲学与适用边界？

别再争论 AI 该不该像人了，赋予 AI 人格是非常有效的后训练策略编者按：文章从工程本源出发，首先拆解了“基座模型”的技术本质：它仅是海量人类文本的概率聚合体，缺乏内在的价值过滤与行为约束，极易输出有害或无意义内容。作者有力反驳了“AI应彻底去人格化、回归计算器式统计工具”的质疑，指出在近乎无限的模型输出空间中，人格设定实质上是引导模型提取有益逻辑、规避安全与伦理风险的“行为锚点”。文章指出，技术语境下的“性格”、“欲望”或“灵魂”仅是工程术语。基于人类交互框架构建的连贯人格，非但不会削弱模型能力，反而是保障其输出一致性、任务执行力与用户体验的技术底座。强行剥离拟人化

一次死循环烧掉 340 块：LLM 网关的限流与熔断该怎么做某个周一早上，我照常打开后台看昨天的账单，数字是 412 块。前一周同一天是 72 块。我以为是自己周末测了什么大任务，翻日志才发现：凌晨三点到七点这四小时里，网关发出了 12 万次请求。

单个 AI 再强，为什么也干不过一支 AI 团队？原文：mp.weixin.qq.com/s/9usWvmo8B…（2026年10月14日）我有个习惯，碰到一个新说法先打个问号，自己上手试一遍

Claude Fable 5.2 今日上线 ModelFold：百万上下文，挑战复杂难题！Claude 家族新成员 Fable 5.2，今天（11 月 12 日）正式上线 ModelFold！现在就能在本站直接调用，网页对话和 API 接入都有入口。想体验它的推理能力，不必只看介绍，拿一道手头的难题就能开始。

同样是多 Agent，为什么有的稳，有的却天天翻车？原文：mp.weixin.qq.com/s/KKrbunCDY…（2026年10月15日）上一篇聊完，后台有朋友问我，既然要组队，那先迈哪一步

像项目经理一样指挥 AI 团队：管理者模式原文：mp.weixin.qq.com/s/bzZdL23K3…（2026年10月16日）前面几篇聊的都是平级的 AI 怎么互相比对

Kimi K3.1 Pro 现已上线 DigitalOcean 无服务器推理Moonshot AI 最新发布的 Kimi K3.1 Pro 现已上线 DigitalOcean 无服务器推理（Serverless Inference）。开发者无需单独管理 Moonshot AI 账号或模型基础设施，即可通过 DigitalOcean API 调用该模型，并按实际 Token 使用量付费。

AI 最坑的失败：不是不会做，而是"假装做完了"原文：mp.weixin.qq.com/s/UOqHPv-lb…（2026年10月17日）用 AI 办事，最让我血压升高的，从来不是它不会做，是它以为自己做了

只用 Cloudflare 全家桶，给游戏站做一个 RAG 搜索和问答不需要服务器，也不需要单独的向量数据库：Workers + Workers AI + Vectorize + KV，一个 Worker 文件就实现了入库、混合检索和流式问答。

大模型会吃掉 Harness 吗？Agent 天空上的“两朵乌云”原文：mp.weixin.qq.com/s/E_4kh5MAh…（2026年10月18日）1900 年，开尔文说，物理学晴朗的天空上，还飘着两朵乌云。

一个小改动，让 Claude 在 SWE-bench 上刷新纪录：工具描述有多重要原文：mp.weixin.qq.com/s/4VPb8r-n6…（2026年10月19日）很多人给 Agent 接工具，做法很朴素：把现有的 API 一个个包一层，丢给模型。

模型越聪明越健忘？“上下文腐烂”背后的 3 个解法原文：mp.weixin.qq.com/s/Mu9zyI2uK…你有没有遇到过这种情况？Agent 刚开始干活时又快又准。聊着聊着，它开始忘事、跑偏、重复犯错。