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两分钟Claude Code模型换成DeepSeek，立省17倍，缓存后爆省120倍

GitHub开源deepclaude，两分钟可将Claude Code模型换成DeepSeek V4 Pro，开销直降17倍。自带上下文缓存机制，重复对话成本降120倍。支持多后端选项，可丝滑切换，还能打破设备限制远程编程。

文章从Prompt、Context和Harness三个维度解析OpenClaw设计思路。Prompt工程有动态组装与文件驱动特点；Context工程含可扩展技能、上下文压缩修剪及双层记忆管理；Harness工程为模型套“马具”，保障其可控运行。

文章提供了 SDD - RIPER 团队落地方案，能让团队一周内跑通大模型编程，质量可控、效果可量化。阐述了推不动大模型编程的痛点及 SDD - RIPER 的解决办法，介绍了部署、实操流程和试点 SOP，还给出效果数据与常见问题解答。

2026年初开源个人AI助手Clawdbot引爆社区。它可本地运行、集成聊天平台、自主处理任务，有长时记忆和任务执行能力。AI研究工程师Manthan Gupta复盘其记忆机制原理，涉及上下文、记忆存储、搜索等内容。

随着LLM向1M上下文演进，KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述，用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法，还归纳关键观察、提出开放挑战，并整理了资源库。

华为小艺香港团队等研究人员提出上下文一致性解码算法（CCD）。它解决传统DLM推理“短视”和采样预算固化问题，在开源DLMs上实现3.48倍加速和3.9%性能提升，适配多种解码设定。

OpenAI推出GPT-5.1，本周向用户陆续推送，付费用户先行。它有两大核心模型，在遵循指令、推理回复及聊天体验上更佳。还有AMA问答活动披露更多细节，此外官方让自定义ChatGPT风格更易。

LLM在超长多轮对话中有上下文窗口有限、记忆系统昂贵的痛点。LightMem借鉴人类记忆机制，用三招重新设计LLM记忆，实验显示其准确率超基线，还降低token使用量、API调用和运行时间。

MIT提出新强化学习框架SEAL，可让模型生成微调数据和自我更新指令，实现权重更新。无需人工，模型能自动梯度更新。经知识注入和小样本学习实验验证效果，还介绍了其双循环工作机制。

北邮百家AI团队与腾讯AILab提出MoE - CL架构用于LLM自进化持续指令微调。其结合‘解耦LoRA专家’与‘GAN对抗降噪’，在腾讯业务及基准测试中效果佳，降低人工成本，准确率优于主流方法。