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开场
精讲:Boris Cherny 拆解 Claude Code 的提示消融与验证闭环
精讲:LMSYS 解析 Kimi K3 的首日推理与训练支持
精讲:InfoQ 以 AI 网关隔离模型变化与架构代价
速览:DeepSWE、自我进化 Agent、Ling-3.0-Flash、Cosmos-H-Dreams
补充阅读:影石全景重建、COVERT、LoHoSearch、GitHub TOP 17
结语
★ 精讲一 | Boris Cherny 谈如何打造 Claude Code:提示词消融、验证闭环与智能体工作流 [视频]
|来自 Y Combinator
Boris Cherny 把 Claude Code 的构建方法归结为持续消融与实测:每次模型升级先删提示和工具约束,只在重复失败时加回。他用可验证的长任务、动态工作流与例行维护说明,真正稳定的不是旧脚手架,而是任务边界、验收方式和迭代能力;也提醒系统工程与像素级 UI 仍未解决。
★ 精讲二 | Kimi K3 上线即获 SGLang 推理与 Miles 训练支持
|来自 LMSYS Blog
Kimi K3 的混合 KDA/MLA 架构迫使推理栈重做状态缓存、推测解码和并行策略。SGLang 与 Miles 给出的价值不只是首日兼容:ReplaySSM 用重放输入替代逐步状态快照,并把推理、预填充与 LoRA 强化学习串成可验证链路。性能数字均来自团队指定硬件和负载,不能直接外推。
★ 精讲三 | 管理 AI 变化速度的进化架构模式
|来自 InfoQ
这篇架构文章把 AI 集成的高频变化集中到独立网关:模型路由、Agent 身份、动作策略、内容防护与审计可单独演进,后端业务系统保持稳定。它同时列出真实代价:延迟、集中化、运维负担和供应商新能力滞后;单团队、单模型场景未必值得引入这一层。
速览
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