不要在 meta 平台发 grok 内容
发了几天grok，今天收到 threads 要求上传自拍照的邮件，上传后永久封禁。
其实thread算法还可以，连着几个月达到过 2M 曝光，但流量上去了审核也越来越严，很多词发不了，要用**替代。
不要在 meta 平台发 grok 内容
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又一个开源 coding agent，叫作 Kimchi
Kimchi 的底层是基于 Pi coding agent，它有个 /ferment 模式，理念和我在 Pii 上的工作流很像，会自动根据任务类型分配模型。 写代码时，它自动切到 MiniMax M3 （性价比高）；做规划写计划，又切到 Kimi K2.7（推理强）；扫代码库、搜索信息，切到 Deepseek-V4-flash（便宜快）。多个 subagent 自动轮转， Kimchi 官方说比只用单一模型能便宜 40-60%。 目前 Kimchi 免费账号每周也有一定的额度，同时和 Pi 一样也支持接入已经订阅的 AI 服务。 我试着在 Kimchi 上用 /ferment 命令一句话开发了一个 todo 项目，体验过程非常不错，大任务自动拆分→执行→自评→出 PR，最终的项目产出也是合格的。
一定要多适应agent
以前很多旧逻辑，在 2026 年 agent 时代完全变了，现在的 agent 就像一个能听懂人话的操作系统，很多事可以尝试交给它去做。 今天下载个文件，只有限速网盘有资源，在本机下载巨慢，出门还不能休眠笔记本，NAS又懒得重新找资源。 于是我在手机上试着把网盘地址发给服务器上的 agent ，让它帮我下载，很顺利的跑通了。 它会自己过验证码，点下载按键，处理问题，保存文件。 最后文件太大了，它还会自己找临时文件分享服务上传后把高速地址发给我。 之前我把 agent迁移到 1h1g 服务器可能是个错误的决定。 以后大模型越来越聪明， agent 也会越来越强，低性能服务器反而会限制它的能力。
美团 LongCat-2.5发布了。
1.6T 总参、激活约 48B，原生多模态，主推长程智能体，全程国产算力训练。 图像量化成多级离散 token，Visual Coding 与 3D 受益。 大规模长程 RL，把失败轨迹转成可验证训练任务。 W4A4 推理，prefill 吞吐提升 43%。 官方自测介于 Claude-Opus-4.8 与 Opus-5 之间。
商汤开源 SenseNova Loop-9B-Preview。
它不堆参数，堆"层数"。32 层解码器，中间 4–27 层同权重跑两遍 → 前向 56 层计算，只存 9B。 自测 BIRD-Dev 71.38、AutomationBench 13.72，超 Qwen3.5-27B；Terminal Bench依旧落后。
