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deepseek v4.1？ 梁圣的端午礼物突袭。
群里小伙伴称deepseek官方灰度新模型，手机和web端Flash模型思考模式大变，典型bug修复。测试发现幻觉严重，知识库截止大概25年6月。同时，deepseek获500亿首轮融资，梁文锋自掏200亿，投资方无投票权，五年锁定期。
Meta 演示现场翻车的原因……让人好笑又心疼
Meta Connect大会上Meta Reality Labs演示翻车，原因是语音命令激活多人Meta AI，对开发服务器DDOS攻击，且MPK所有人被路由到该服务器，此外眼镜显示屏还有意外bug，这次翻车为行业提供了经验。
Agnes AI 实测：AI 编程真正的瓶颈，99%的人想错了
本文实测Agnes AI，指出AI编程瓶颈在于缓存命中率，而非模型智商。介绍其产品线、评测成绩与价格优势，还分享客户端体验，包括亮点、回滚事故及日志结论，最后点明智能免费后验证更稀缺。
360 如何用 AutoMQ 解决千亿级 Kafka 冷读难题
360 集团作为互联网安全公司，业务数据规模膨胀，Kafka 集群运维难题凸显。AutoMQ 存算分离等特性适配 360 需求，360 验证其性能后用于日志检索平台，解决冷读难题，未来将推广到更多业务线。
AI 编程带来的新变革
作者分享在 Amazon Bedrock 用 AI 智能体写代码的项目经验，指出人与智能体协作使代码产出率大幅提升，但也带来 Bug 增多、CICD 管线阻塞、沟通成本增加等挑战，需重新思考软件开发方式。
Redis 之父：哪怕被喷我也得说，AI 远远落后于人类程序员！开发者跟评：用大模型气得我自己写代码都有劲儿了
Redis 之父 Antirez 分享研发经历，认为人类程序员比大模型出色，人类能打破常规想出更有效解法。他在修复 Redis 复杂 bug 时，与 Gemini 2.5 PRO 交流，凸显人类创造力优势。开发者看法不一，AI 虽成工具但缺创造力。
从0到1搭建生产级Agentic AI系统：踩坑心得
作者拆解GitHub上生产级Agentic AI系统项目，指出生产级AI系统要把‘稳定性’‘容错性’‘可运维性’融入代码。介绍了项目在环境配置、LLM调用容错、日志监控等方面的设计，还给出工程化落地避坑指南。
DeepSeek V3.1更新「最终版」！下一次是V4/R2了？？？
DeepSeek-V3.1更新至DeepSeek-V3.1-Terminus版本，修复了“极你太美”等bug，缓解中英文混杂等情况，优化了Code Agent与Search Agent表现。评测显示输出更稳定，但编程竞赛分数下降引质疑，版本名引发对后续版本猜测。
让 AI 自己打怪升级，Meta用Self-play RL把Coding推向超级智能
Meta FAIR、Meta TBD Lab等朝着“超级智能软件工程Agent”迈出第一步。SSR让大模型零人类标注，靠自生成Bug和自修复稳定碾压人类数据基线，新旧范式对比优势明显，还介绍方法、实验结果与理论洞察。
我花12小时深度实测，阿里Qwen-3 Coder被Kimi K2“吊打”！
作者花12小时在真实项目中实测阿里Qwen - 3 Coder和Kimi K2。结果显示，Kimi K2在任务成功率、指令遵循、Bug修复、代码重构等方面全面领先，成本还更低，作者更推荐Kimi K2用于代码开发。