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Matthew Berman· 2026年10月29日Matthew Berman 解读 Google 的 Gemini 4 Carbon 公告Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 回顾 Google 公布的 Gemini 4 Carbon 基准结果、分阶段开放计划与定价，同时指出自己尚未使用该模型。
16:29EN → 简体中文
AI Engineer· 2026年10月28日Chris Vela：用 Runpod BenchPod 对 vLLM 配置做基准测试Chris Vela · RunpodRunpod 的 Chris Vela 演示如何通过仪表盘比较大语言模型服务配置，依据具体工作负载的数据选择性能设置。
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Theo - t3․gg· 2026年10月28日Theo 的长时间 Agent 实验：验证、算力与成本Theo Browne · Ping Labs滑板游戏和两个编译器项目展示了反复检查与弹性算力如何支撑 agent 工作，也揭示了循环可能带来的高昂成本。
21:11EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月28日Matthew Berman 实测 DeepSeek V4.1 Flash：编程、视觉与本地应用Matthew Berman · Forward Future从视觉编程、图像推理到本地应用和服务商价格，实测既展示了模型的能力，也暴露出明显缺陷。
23:22EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月27日Noyan Tokgozoglu：Optiver 如何构建快速且可衡量的 AI 平台Noyan Tokgozoglu · Optiver这家交易公司的 AI 工程负责人介绍当天接入新模型、本地基础设施、成本控制，以及回放智能体评估的限制。
36:07EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月27日Theo 谈 Token 成本、编程智能体与 AI 能力的价格Theo Browne · Ping Labs一则关于 Lauren 的 AI 支出估算广泛传播，引出了对缓存计价、基准测试和编程智能体工作方式的讨论。
16:38EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月27日Aiden Sochowski：60 人公司如何保护 300 个智能体Aiden Sochowski · RunlayerRunlayer 创始工程师介绍会话监控如何揭示智能体权限、提示注入、工具错误和成本失控问题。
20:55EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月26日Jesse Hall：语音智能体要为对话而优化，而非只看排行榜Jesse Hall · LiveKitLiveKit 的 Jesse Hall 解释了为什么语音智能体必须像实时系统一样接受评测：听清用户、允许打断、在工具调用期间继续对话，并在用户真正听到声音之前控制延迟。
18:27EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月26日Daksh Gupta：如何打造更好的 AI 代码审查智能体Daksh Gupta · GreptileGreptile 联合创始人 Daksh Gupta 解释了为什么仅靠 webhook 和编程智能体，无法做好 PR 审查；他还介绍了如何通过定向提示词、事故数据、模型反转、代码库上下文、浏览器测试和按任务路由模型来改进审查质量。
25:50EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月24日Kimi K3.1 Pro 实测：3D 演示出色，表现不一，价格有竞争力Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 测试这款开放权重模型的编程、3D 渲染和视觉讲解能力，并比较基准成绩与价格。
32:20EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月23日本地 AI 究竟适合谁？成本、取舍与混合模式的未来Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 权衡数据控制和自主权，与硬件成本、设置复杂度及推理速度之间的关系。
17:42EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月21日更快的模型，真的更快吗？要看任务做完没有，而不是 token 有多快Morgan Suo · MiniMaxMiniMax 的 Morgan Suo 逐一拆解 M3.1 Flash 内部的工程改动，追问用户真正关心的问题：分析师要的那份活，是不是真的做得更快、更便宜、也更对了？
17:42EN → 简体中文AI Engineer· 2026年10月20日Oliver Kennon：GPU 运营能力如何改变 AI 成本Oliver Kennon · SemiAnalysis从推理配置比较出发，讨论有用产出、安全、成本和算力期货。
38:30EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月14日Theo 测试 Gemini 4 Argon：设计长处与代码审查疑虑Theo Browne · Ping LabsTheo 自建的滑板基准表现出色，但其代码库审计出现了大量错误发现。
10:36EN → 简体中文Matthew Berman· 2026年10月13日Meta Muse Wonder 实测：基准成绩强劲，演示表现不一，额度限制影响体验Matthew Berman · Forward FutureMatthew Berman 测试 Meta 模型的浏览器演示，并分析公开的基准成绩、使用方式和成本。
38:02EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月13日Meta Muse Wonder Full 实测：与 Opus、Sol 比较编程智能体Theo Browne · Ping LabsTheo Browne 在代码审查、调试、任务委派和基准测试中检验 Meta 的新模型，发现它既有令人期待的优势，也有重要局限。
18:18EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月12日智能变便宜了，为什么 AI 账单反而上涨？Theo Browne · Ping LabsTheo Browne 解释 token 价格、任务成本与模型能力的区别，以及更有用的智能体为何仍可能带来更高账单。
0:23EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月12日Theo 为什么建议暂缓为 Ultrafast 升级订阅Theo Browne · Ping LabsTheo Browne 对比了一次任务的成本，建议暂时不要仅为 Astra Ultrafast 升级到 500 美元档位。
41:10EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月9日Haiku 5.5：便宜的小模型能在哪些方面帮助编程智能体Theo Browne · Ping LabsTheo Browne 检视 Haiku 5.5 的价格、基准结果和实际测试，包括一次失败的拉取请求审核。
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Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月8日播客很可能存在一种我们不该越过的智能水平主持 Nathan LabenzNathan Labenz 带回了 The Curve 大会的见闻：一家芯片初创公司的 token 账单超过了工资支出，一些软件行业的人则因为交上来的 Claude 低质量产出而被绩效考核。
33:33EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月7日200 美元的 Codex 订阅还值得买吗？Theo Browne · Ping LabsTheo Browne 比较订阅用量、API 等价估值、模型效率和 Ultrafast 的成本。
1:10:12EN → 简体中文Cognitive Revolution "How AI Changes Everything"· 2026年10月7日播客OutSystems 的重大功能从每季度 4 个涨到 26 个，token 开销却还是降了主持 Nathan LabenzCEO Woodson Martin 谈“永不崩溃”的软件、为什么大多数企业工作用不着前沿模型，以及 AI 如何终于让 IT 积压的需求开始变少。
0:29EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月7日Theo 的 Ultrafast 测试：两次 PR 审查产生 600 美元用量Theo Browne · Ping Labs一个简短的例子说明，使用 Ultrafast 进行日常审查时，token 成本可能上涨得有多快。
28:17EN → 简体中文Theo - t3․gg· 2026年10月6日Ultrafast 编程：即时设计循环与高昂成本Theo Browne · Ping LabsTheo Browne 探索快速推理如何改变工作流，以及为什么他仍建议不要仅为 Ultrafast 升级。加载更多已显示 24 篇，共 196 篇