fal 发布 FLUX 3 Max
图生视频又卷榜单,价格和可控性才决定能否进工作流。
Tessl 团队把人从 500 行的 AI diff 里拉出来,改在生成前审意图、生成后看证据。本文给一份可贴进 PR 的验收模板,也说清哪些风险仍要回到代码里看。
读全文 →DeepInfer 把 DeepSeek-V4.1-Flash 的推理引擎拿了出来,但线上服务最费功夫的缓存、拆分调度和流量均衡仍要自己接。本文给出判断迁移范围的三道门。
Perplexity 把模型、编排和执行放进 Apple silicon Mac。它解决的是本地文件任务的出机边界,不代表所有联网能力都能离线完成;文末附一张任务分流表。
图生视频又卷榜单,价格和可控性才决定能否进工作流。
引擎代码放出来了,服务层的苦活并没消失。
长上下文终于能跨半天复用,先算清写缓存的账。
本地 Agent 的价值不只省云费,文件边界才是重点。
PyTorch 进 TPU 更顺了,但迁生产仍不是改一行设备名。
记忆不是多塞一段历史,写入和遗忘都得有账。
模型能跑很久不等于能替实验室,验证链路比叙事更重要。
自动化改监控时,权限和回归检查比“别发消息”更可靠。
代码越多,盯 diff 越像体力活;验收意图才是新入口。
总控少做一点,子 Agent 才有地方把边界跑明白。