人工智能

Kimi K3 开箱部署指南：2.8T MoE、896 专家、原生百万上下文。三个关键数字：MXFP4 原生量化、1.4TB 最小显存、vLLM/SGLang Day-0 支持——直接可上生产的推理系统。

Anthropic 推出验证循环：Claude 写完代码自己跑 /code-review、/simplify、/verify、/design 四道检查才算交付。AI 从"会写代码"进化到"会检查自己写的代码"。

Claude Code 验证循环：写完代码自动跑四道检查再交付。AI 编程竞争焦点正从"谁写得快"转向"谁验得准"——写代码变快变便宜后，瓶颈转移到验证环节。

Cursor 多 Agent 重造 SQLite：835 页手册 + Rust 从零实现，全过一致性测试。规划-执行分离架构让成本从 $10,565 降到 $1,339——任务变大时，Agent 怎么编排比用哪个模型更重要。

Cursor 用 SQLite 实验验证：一群 Agent 仅凭 835 页手册从零写出可运行 Rust 数据库引擎。四种配置、八倍成本差——智能体编排的"编译器时刻"，软件工程范式正在转移。

持续学习正在从学术概念变成产业赛道：Sutton 下场做持续学习 Agent、TML 发布 Inkling 975B、Mind Lab 推 Macaron V1。LoRA 是底座——AI 能力正从"提示词空间"转向"参数空间"。