AI 技能与降智体检实验室
汇聚大模型抗降智实测跑分（鹈鹕骑车等零测试 2D 动效对比）、社区顶流开源 Agent Skills（审美规范、Figma 交付、自动化浏览器）、以及资深工程师实战技巧持续输出。
Jev 1.13 是什么？这个不会聊天的 AI，可能正在改变大模型的使用方式
专为软件调用设计的“系统一模型”：不要文本，只要判断，输入 $0.042/1M，输出 0 元
TypeSafe AI 正式发布 Jev 1.13，开创“System One Model”新物种。它不生成长篇文本，专注于结构化选择、评分与概率判断。端到端响应 70~500ms，输入每百万 Token 仅 0.042 美元。实测 1 秒内将百万 Token 上下文压缩至 8.6 万，正在重塑大模型分工架构。
别再让最贵的大模型干所有事情：2026 年 AI 工作流正在转向“多模型分工”
从 Prompt Engineering 到 Model Routing：用“四层漏斗架构”砍掉 90% 的生产环境推理成本
从盲目调用 SOTA 模型到建立多模型协作团队。结合 Hassan 邮件风控与 1018 篇论文分类实验，详解 Jev + DeepSeek / Kimi / Claude 混合流水线设计。手把手搭建“快速粗筛 → 主力生成 → 强推理攻坚 → 严格验证”的高性价比架构。
Codex 隐藏实验性上下文管理开启指南：告别暴力压缩，省 Token 提表现
配置 [features.context_management] experimental_mode = true，解锁笔记持久化与长会话防遗忘
2026年9月社区核心爆料：在 ~/.codex/config.toml 中启用实验性上下文管理，用“跨窗口笔记+语义检索模式”取代旧版暴力 Compaction 压缩。大幅节省 Token 消耗，显著提升长任务连贯性与代码行级记忆力！
GLM-5.3 开始帮自己造基础设施：AI 的“递归自我改进”真的开始了吗？
超 10 万卡国产集群 2 周吞吐翻 3 倍背后：为什么说细粒度工程反馈远比单独模型能力更重要
深度拆解 Z.ai 披露的 GLM-5.3-Flash 推理基础设施建设内幕。10 万卡集群、1M 上下文与复杂 Kernel 调优，Infra Agent 如何与人类工程师协作？理性辨析“递归自我改进（RSI）”真相，提炼对日常 Claude Code / Codex 开发者的反馈闭环指导。