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DeepSeek 开源推理框架：96% 的输入，都不用重新计算
DeepSeek 开源了 V4.1 Flash 背后的推理框架 DeepInfer，把一次请求拆成接入、Prefill、Decode 三段。顺着技术报告和部署问答看下去，前缀缓存命中率能做到 96%，投机解码与异步调度又各自省下一截算力。
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腾讯做绿泡泡，就是在“反自己”
红果靠处处反微信的打法抢走用户时长，微信如今要做一款对标红果的短剧产品绿泡泡，等于反自己。去中心化的基因与中心化的短剧逻辑正面相撞，这场以己之短攻彼之长的尝试，胜算被压得很低。
免费调用 DeepSeek V4.1 Flash 1017，一键配置，接入任意 Harness！
DeepSeek V4.1 Flash 1017 在终端场景里表现抢眼，而它的额度也可以被免费串起来用。用 Magpie 做统一网关，把腾讯云、OpenCode、Trae CN 三路免费资源拼成模型池，再一键接到 Claude Code 等 Harness 上。
智能进步的复利：从 RSI 加速到持续学习
RSI 已经从论文走进硅谷一线实验室：coding 进步并未放缓，研究员的重心转向提出假设与验证结果。把 RSI 与持续学习放回同一张地图，看清两者各自的瓶颈、技术路线，以及算力增长如何改变智能生产的成本结构。
品牌屋=战略意图+战术落地：对内组织统领、对外信息统一的战略传达系统
品牌屋的正式名称是品牌信息屋，本质是一套战略信息的传达系统，对内是组织统领，对外是信息统一。它的五大部分是战略、心智、论点、论据和落地，好的品牌屋既能体现战略意图，也能看到战术落地。
健身业这样用WorkBuddy就对了
健身房的续约率只有三成，会籍顾问却要凭脑子记住几百个会员的到期日、出勤和私教进度。结合四个真实场景拆解 AI 办公 Agent 的落地方式：唤醒沉睡会员、读懂体测报告、做同城内容获客、管好会员档案与到期提醒。
短剧影响的不是你的脑子，是你可能买不起电脑了
一份「国内 55% 算力烧在短剧」的记录表刷屏，第二天豆包公关负责人刘星就否认了，说字节只有约 10% 用于视频生成。作者拆了三个水分：口径、单位、动机。真因是全球 AI 基建抽走存储产能，联想拯救者五个月从 8999 涨到 13499。
速卖通盯上了品牌出海生意
为今年双 11，GameSir 提前三四个月把货发到海外仓，备了 500 万美元货品冲 400 万美元目标。速卖通总裁惊石说这是过去三年跨境电商最难的一年。低价直邮走不通之后，速卖通开始抢品牌、借海外仓、争营销预算。
双11不用再拼命凑单了
今年双 11 平台把规则砍到骨头：京东取消预售，天猫用店铺立减加消费券替代跨店满减，抖音推一件直降。真正的变化不在不折腾，而是优惠机制从时间门槛升级成资格门槛，这是平台清算履约退货成本之后的定价分层。
如何让【模型本身】具有记忆：存入参数
上下文有三个来源，人给的、Agent 给的，以及模型自己内化进参数的。前两种对话结束就没了。记忆张量团队的 MemT 1.0 想走第三条路，把记忆直接写进参数：成本有优势、经验写得进去，但准确性不如原文。
昨天还在互撕的产品经理，今天全被REA逼成了战友
REA 一火，平时互相看不顺眼的产品经理立刻统一战线。法国博主 Korben 用 Opus 5.5 实测，两分钟写出能通过验证的 keygen，API 成本约 0.5 美元，479 个随机用户名全过。挡不住就有人用木马冒充 REA 反向收割。
对账效率提升80%？先看懂这50个场景
对账不是让两个数字暂时相等，而是每笔交易都真实发生、被正确记录、有独立证据支持。这篇按资金银行、销售应收、采购应付等六类业务，整理出 50 种常见对账场景，可以当检查对账范围、梳理系统需求的清单。
DeepSeek刚把搜索卷起来，另一种玩法开始全网「捞人」
DeepSeek 刚开放自研网页搜索接口，每天处理数亿次请求、收录千亿级网页。但网上还有一类资料很特殊，就是人。前 DeepSeek-VL 项目负责人张博创业做 Lev8，一句话描述目标，就把散落的人物线索拼成一份可编辑名单。
腾讯内测「懂了鸭」，一款面向青少儿的学习Agent，实测惊人
腾讯又出了一款 AI Agent，叫「懂了鸭」，是面向青少儿的 AI 互动内容社区。孩子在社区里玩互动绘本和动画，家长老师能把想法做成绘本、动画和课件。网页版和小程序版都在内测，作者实测后写了这份体验笔记。
如何写好产品Slogan?
好的Slogan不是写出来的，是“挖”出来的。最近有个做品牌的朋友跟我吐槽，花了大几万找文案公司，交回来的口号自己都不信。写出那句能省下千万广告费的产品Slogan，靠的从来不是文采。
数据都在报表里，为什么开会还要临时拉 Excel？
报表指标齐全，业务却仍靠Excel补位？本文从多品牌多门店场景切入，拆解总部、区域、门店三层如何从同一份业绩结果追到不同层级，并给出让报表从“展示数字”走向“定位问题”的设计思路：先明确比较基线，再沿可核实对象传递差异。
准确率 97.8% 的模型，为什么换个场景就全部误报？
一个在公开数据集上 AUROC 高达 0.978 的电弧故障检测模型，在跨负载测试中竟出现概率反向的灾难性失效。本文复盘了这个边缘 AI 项目暴露的三个关键问题：产品逻辑依赖的阈值校准远比排序能力脆弱；漏报与误报的代价不对称必须在选模型前想清楚；当分数不可信时，产品应该展示证据而非概率。这些教训与电弧无关，任何 AI 产品经理都会撞上。
蚂蚁保、众安、i云保宠物险正面交锋：拼网络、拼灵活、拼生态
宠物看病动辄上千，宠物险市场渗透率却不足5%。众安爱宠保、i云保、蚂蚁保三家各显神通：一个拼医院网络，一个拼产品灵活，一个拼生态服务。但单次赔付限额、续保连续性、增值服务捆绑等暗坑，可能让保障大打折扣。本文拆解三种模式的优劣与适用场景，帮你避开投保陷阱。
产品经理怎么做好售前
B端/G端产品经理兼售前早已是常态，但真正做好售前远不止念PPT。本文从实战出发，拆解售前准备、需求挖掘、现场答疑与决策边界，教你如何听懂客户潜台词、接住突发问题，避免“什么都答应”或“什么都不知道”的坑，把每一次交流变成项目推进的契机。
