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这几天流传的 DeepSeek 梁文锋讲话里有一个有意思的数据点，正好和我最近的思考交汇，因此写下一些关于整个大模型产业的一些预测，供以后证伪修正思考。 他说，DeepSeek 的 API 定价标准是：买一批设备回来，十个月收回成本。也就是十个月赚来的利润可以覆盖硬件上的投入。顺带说一下，十个月回本和六倍利润是同一件事。因为六倍利润意味着 GPU 是按六十个月、也就是五年折旧计价的。 我在之前文章里提出过 /W 计，拿走大约 /W 表现是 42/W·yr。我之前提过， Anthropic 在 200, 所以租得起 X.ai 20 - $30 之间。 DeepSeek 这个生态位尽管租不起 X.

长期以来，中国 AI 模型大致可以分成三条路线。 第一条路线是主动往小了做。比如 minimax-m3、kimi k2.5、hy3 这些主动限制激活参数在 20B 上下的模型。关于激活参数 20B 到底算不算小，本身是个很微妙的问题，但工程上我们通常认为它确实小。 更小的激活参数通常都是一个很硬的经济性约束，在经济性约束上做性能最大化，是一种典型的“做小模型”思路。 第二条路线是 DeepSeek，以及 DeepSeek 出现后技术栈类似且尺寸类似的厂商。DeepSeek 路线的特点不仅在于技术完全开源，更重要的是 DeepSeek-V3/R1 在诞生伊始，就是尺寸比较大的模型，对标 Open

nobody really teaches you research. you get a desk, a problem someone else picked, and a vague instruction to produce something novel. so most people reverse-engineer the job from what they can see, which is papers, threads, and announcements, and what they end up learning is how to look like a rese

Go to DMIT to buy a server, but it's currently unavailable. Buying from Bandwagon Host or other service providers that support CN2 GIA lines is also fine. After payment, save and enter the server page, click to save the SSH private key. Let AI handle all the subsequent work: Here I used the latest R

这几天有好几个小伙伴@我说，我的开源工具在他们问 AI 的时候被主动推荐了，啥也没做居然可以被收录，想着要不花一个小时把内容结构化整一整，应该会更好，于是整好以后，快速发了一个速记推，但是内容结构不清晰，想着大家很感兴趣，那要不就整一个结构清晰的文章便于沉淀和查找。 我很讨厌去刷排名或者生产垃圾内容，更多想着让现有的内容对 AI 更可见，所以这篇文章不会教你投机，而是如何让AI更好理解你现有的内容本身。 去查了一下，发现 AI 搜索跟传统搜索逻辑完全不一样，传统 SEO 拼的是进 Google 前 10，但 83% 的 AI Overview 引用来自排名前 10 之外的页面，AI 看的是结构

On March 31, 2026, security researcher Chaofan Shou discovered that the source map files in the Claude Code package published by Anthropic to npm were not stripped. This means: The complete TypeScript source code of Claude Code, 512,000 lines, 1903 files, was exposed on the public internet just like

A recap of current design skills available in the market: Impeccable Enhanced frontend-design skill, featuring 17 design commands (/polish, /audit, /distill, etc.). https://impeccable.style UI Skills Includes 15 independent skills: baseline-ui (Tailwind design consistency), fixing-accessibility (acc

In 2016, when AI was far from becoming the widespread wave it is today, I had already begun earnestly attempting something: using language models to understand, modify, and generate code. I named the company ai.codes. This name hardly needed explanation: AI codes—treating 'code' as a verb, meaning '

今天这篇文章源于最近半年深度使用 Claude Code、两个账号每月 40 刀氪金换来的一些踩坑经验，希望能给大伙一些输入。 刚开始我也把它当 ChatBot 用，后来很快发现不对劲：上下文越来越乱、工具越来越多但效果越来越差、规则越写越长却越不遵守，折腾了一段时间，研究了 Claude Code 本身之后才意识到，这不是 Prompt 问题，而是这套系统的设计就是这样的。 这篇文章想和大伙聊聊这几个事：Claude Code 底层怎么运作、上下文为什么会乱以及怎么治理、Skills 和 Hooks 应该怎么设计、Subagents 的正确用法、Prompt Caching 的架构影响，以及

By Lan Xi The wave of "Lobster Fever" sparked by OpenClaw is becoming increasingly surreal. If, right after the Spring Festival holiday, having Lobster installed at home was still a joke, still stuck at the stage of using Nano Banana to create images for a laugh, then last weekend's long queue outsi