降低 AI 编程成本：字节发布 Doubao-Seed-Code 模型
它在性能（SWE-Bench SOTA）与价格（综合成本降 62.7%）上提供了新选项。
🔹 低成本方案：个人开发者「Coding Plan」首月 9.9 元，综合使用成本相比业界平均水平降低 62.7%。
🔹 无缝迁移：原生兼容 Anthropic API。已用 Claude Code 的团队修改几行配置即可切换，也支持 Cursor, TRAE。
🔹 核心能力：256K 长上下文；支持视觉理解（看 UI 设计稿生成代码）；Agentic 编程优化（大规模 RL 训练）。
🔹 性能指标：在 SWE-Bench-Verified（测试解决真实 GitHub Issue）上达到 78.80% (SOTA)。
已在火山方舟上线，适合高频使用 AI 编程或寻求低成本 Claude 替代方案的开发者。
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降低 AI 编程成本：字节发布 Doubao-Seed-Code 模型
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提前试用 GPT-5.1 能力
：OpenAI 疑似在 OpenRouter 悄悄发布了 Polaris Alpha 这个模型展示了 256K 上下文窗口与显著提升的推理能力。 关键特性与测试表现： 1️⃣ 256K 上下文：知识库截至 2024 年 10 月，处理长文档与复杂多轮对话的能力提升。 2️⃣ 代码生成：实测表明，简单提示即可生成完整可运行的游戏代码（如贪吃蛇），逻辑自洽。 3️⃣ 推理与创意：改进了多步骤推理能力，在 EQ-Bench 创意写作榜单表现突出，情感智能更高。 🔹 该模型在 OpenRouter 上显示 114 TPS 的高吞吐量，且基准测试表现与 GPT-5 家族聚类，高度疑似官方发布的“潜行测试”。 目前已开放测试，可自行体验： https://openrouter.ai/models/polaris-alpha
免费提升10倍视频生成速度
字节跳动开源了 InfinityStar 框架，用新架构实现 720p 工业级视频的快速生成。 1️⃣ 核心原理： 它不像扩散模型那样一次性生成 3D“时空块”，而是先固定“外观”（空间），再专门预测“运动”（时间）。这种时空解耦带来了效率提升。 2️⃣ 可验证收益： 生成 5 秒 720p 视频仅需约 58 秒，是主流扩散模型的 10 倍速。VBench 跑分 (83.74) 超过了 HunyuanVideo (83.24)。 3️⃣ 统一架构： 一个模型即可处理文生图、文生视频、图生视频等多种任务。 4️⃣ 开发者提示： 已完全开源 (NeurIPS 2025 Oral)。模型 8 亿参数 (35GB checkpoint)，使用 Flan-T5-XL 文本编码器，依赖 PyTorch 2.5.1+ (为 FlexAttention)。 GitHub 仓库已开放，可本地部署或查看 Demo： https://github.com/FoundationVision/InfinityStar #AI视频 #InfinityStar #开源 #AIGC #字节跳动
claude申诉失败了。
订阅费也没法儿退，我甚至怀疑申诉邮件就是钓鱼的，有追踪IP地址。 dhh是美国开发者，前段时间来深圳交流，演示了自己怎么用claude code。 目前最稳妥的方式就是参考dhh方法，把Claude code放在海外机器上，用tailscale远程连接使用。 那就得租一台有家宽的海外机器，在那台机器上注册和登录claude。
分享下现在的纯手机端工作流。
九月底前我都是坐在电脑前开着terminal指挥着pi，跑多subagent，最后再自己看diff，提pr，经常一坐就是一天。 九月底，我工作流改成在手机端用hermes指挥pi，完全解决了久坐电脑前的痛苦，用到现在还挺舒服。 Hermes用旗舰模型（gpt-6-astra/opus-5.5），pi尽量不装插件，用中端模型（ds-v4.1-flash/sonnet/terra），二者间用a2a通讯。 hermes负责分析issues，拆分成多个小任务，然后给每个小任务创建worktree，并在里面派遣pi去完成小任务。 每个pi完成任务都会通知hermes，由它判断提pr还是返工给pi。基本逛一天景点，或一觉醒来十几个pr搞好了，舒服得很。 就是过程太黑盒了，心路历程有点像早期的vibe coding，那会diff至少自己会看一下，现在diff也黑盒，完全交给旗舰模型，属于盒中盒了。 如果没数据焦虑，其实可以直接用grok-bot或者chatgpt-dot，开箱即用，里面内置了grok-cli和codex，原生agents通讯。弊端就是数据不在本地，有监管，万一被封号一切归零。
