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小帅不太帅

架构没变、规模没变，DeepSeek V4 Flash 正式版凭什么暴涨 47 分？昨天（7 月 31 日）一天，AI 圈接连发生了三件事早上，智谱 GLM Coding Plan 重新开放订阅

DeepSeek V4-Flash 正式版发布：Agent 基准、价格与 Codex 接入保姆级教程2026 年 7 月 31 日，DeepSeek 发布了 V4-Flash 的正式版。不少社群一片热议，网友对梁文锋的称呼从梁子又变成了梁圣—这变脸速度简直比翻书还快……

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倒反天罡！DeepSeek V4-Flash 正式版悄然上线：130亿激活参数，把自家1.6万亿旗舰「以下克上」2026年7月31日，DeepSeek 在 API 更新日志里悄悄官宣：DeepSeek-V4-Flash-0731 正式版上线公测。没有发布会、没有预告，却让全球开发者圈直接沸腾——一个轻量版模型，在 Agent 能力上全面反超自家 Pro 旗舰，还把 OpenAI 的 Codex 生态给「策反」了。

DeepSeek V4-Flash 更新：代码与 Agent 能力全面增强DeepSeek V4 终于在 7 月的最后一天迎来了新进展。7 月 31 日，DeepSeek 官方更新日志显示，DeepSeek-V4-Flash 正式版 API 上线公测。官方重点强调，这次更新并不是简单的版本号变化，而是针对 Agent 能力进行了大幅后训练优化。在多项代码、工具调用和自动化任务测试中，正式版 V4-Flash 的成绩明显超过了此前的 DeepSeek-V4-Pro-Preview。

图解Transformer：为什么GPT、Claude、DeepSeek都用同一个架构？如果你用过 ChatGPT、Claude、DeepSeek，其实你每天都在和 Transformer 打交道。

我才是银古

Prompt 工程的"断舍离"：如何用更少的词让 AI Agent 更聪明最近花了一整天时间，对我日常使用的一套 AI 编码 Agent 配置做了一次系统性瘦身。过程不复杂，但其中的思路值得记录——尤其是当你发现，删掉一段话比加一段话更难，也更有价值。

Spring Boot 3.x 集成 DeepSeek 实现 Function Calling（工具调用）技术栈：Spring Boot 3.5.16 + Spring AI 1.0.1 + DeepSeek + Java 21

主流大模型能力边界：GPT-4o、Claude3.5、Llama3、Qwen、DeepSeek横向对比22.6很多刚接触大模型的朋友都会陷入同一个困境：网上评测五花八门，各类模型更新速度飞快，看着GPT-4o、Claude 3.5、Llama 3、通义千问Qwen、DeepSeek一堆名字，分不清谁擅长什么、调用要花多少钱、到底能不能部署在自己业务里。

拆解 harness9（10）：Benchmark 驱动开发harness9 是一款 Local-First、轻量级、功能完备、生产可用的通用 Go Agent 框架。

软著公开信息批量采集：OpenClaw 抓取软件著作权公开数据，分析企业技术布局方向在数字经济深入发展的今天，软件已经成为推动各行各业变革的核心驱动力。软件著作权作为软件产品的重要知识产权凭证，其登记信息中蕴含着大量的公开数据：软件名称、著作权人、开发完成日期、首次发表日期、权利范围、登记号等。这些信息不仅是法律意义上的确权记录，更是洞察企业技术布局、行业竞争态势以及区域创新能力的一扇窗口。

Matt Pocock 演讲逐帧拆解：好 Skill 和坏 Skill 的差距就在这 4 个维度你的 skill 明明写得很清楚，但 agent 就是不按你说的做。问题不在 agent——在于你还没掌握「引导词」这门手艺。

我才是银古

My OpenCode × DeepSeek Config 实战：从一行需求到 13 次提交的全自动化开发管线你有没有遇到过这种情况——对着 AI 说"帮我做个参数化出图系统"，它回了一句"好的"，然后直接开始写代码，结果方向完全偏了？

带娃的IT创业者

中国开源大模型策略：正在赢得全球AI竞赛过去一年，全球AI领域的格局发生了微妙但深刻的转变。曾经被普遍认为“美国领先，中国追赶”的叙事，如今正在被改写。一个关键变量浮出水面：开源权重（Open-Weights）模型策略。以DeepSeek、Qwen等为代表的中国AI团队，通过大规模开放模型权重，正在全球开发者社区中赢得前所未有的关注和影响力。Hacker News上近千票的热议并非偶然，它折射出一个事实：中国AI的“开放”策略，正在对抗美国AI的“封闭”和“专有”模式，并且在这场竞赛中占据了主动。

我才是银古

让OpenCode更聪明地管理上下文AI 编程会话最大的痛点是上下文窗口。聊着聊着 Agent 就开始"失忆"，或者为了腾出空间粗暴地截断前面的对话——把关键信息一起扔掉了。OpenCode 内置的压缩机制就是用截断来解决窗口溢出，但这对长会话来说不够精细。

怎么用AI做excel表格 AI导出鸭来救场关键词：智能表格处理、AI数据清洗、多格式导出、跨平台办公、自动化报告生成引言：当海量Excel数据需要整理导出时，人工操作效率低、易出错，格式混乱问题频发。AI技术的介入让表格处理从“手工劳动”进化为“智能生成”，而「AI导出鸭」作为全终端覆盖的一站式工具，正在重构办公场景下的数据处理方式。

调了一上午 DeepSeek 参数，我终于摸透了 temperature 和 Top K 的真实作用前几天捣鼓一个短篇散文生成的小工具，对接 DeepSeek 的接口，整出来的内容始终不对味。要么干巴巴像中学生作文范文，半点儿灵气都没有；要么写着写着就跑偏，从秋日晚风直接扯到童年吃冰棍，我对着控制台的输出愣了好久。一开始我以为是 prompt 写得烂，翻来覆去改了七八版，一会儿加 “文字细腻”，一会儿加 “紧扣主题”，结果该跑偏还是跑偏，该死板还是死板。后来跟朋友吐槽，他甩了我一句：你参数调了吗？我当时还纳闷，不就填个模型名吗？还有啥参数？

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【微科普】一文搞懂AI对话平台公式复制差异：DeepSeek一键粘贴PPT可编辑，豆包复制仅得到LaTeX源码底层原理绝大多数主流AI对话模型不会直接生成图片格式公式。模型输出的原始内容是带有分隔符的文本代码，采用Markdown规范$ 包裹行间公式、包裹行间公式、包裹行间公式、包裹行内公式。整套传输流程中，服务器向浏览器下发的只是纯字符串，不存在图片、SVG矢量文件的网络载荷。浏览器接收到文本内容后，依靠前端集成的KaTeX或者MathJax渲染引擎，在本地客户端实时完成排版，将代码转换为具备上下标、分式、积分符号的可视化公式。很多使用者会产生一个普遍误解，认为看到的精美公式是平台预先渲染完成下发的图像。实际图

如何评价 DeepSeek-V4 的价格？作为一名每天要跟后端服务架构、高并发 LLM 接口调用以及月底企业 API 账单打交道的架构师，我全程跟踪并实测了 DeepSeek-V4 全系列（包括负责高阶逻辑推演的 DeepSeek-V4 Pro 和负责高吞吐流式的 DeepSeek-V4 Flash）在真实生产环境中的表现。

我才是银古

OpenCode × DeepSeek V4：多 Agent 上下文管理的两层优化实战在 OpenCode 多 Agent 框架下跑 DeepSeek V4，一个典型的开发会话长这样：Orchestrator 拆任务 → planner 出方案 → deep-worker 写代码 → reviewer 审结果。每一环都在往上下文里塞东西——prompt、tool call、返回结果、反复读写的文件内容。DeepSeek V4 给了 128K 窗口，但窗口大不代表你可以随便浪费。原生 compaction 是"被动兜底"，等到快溢出了才动手，那时候 token 已经花出去了。

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