IBM 解析分布式推理如何支撑大模型服务：llm-d 的六项关键技术

IBM Research 研究员 Kaoutar El Maghraoui 在 Coursera 推出六门课专项课程《Dataflow Architectures for AI: From Principles to Practice》。

Claude 发布视频教程，讲解在 Claude Code 中何时使用 Fable 5.2、Opus 5.5，何时降级到 Sonnet 5.5 或 Haiku 5.5，以及如何把一个任务拆分给多个模型。视频覆盖复杂编码与开放式技术工作、低成本明确任务等场景，并提供在自有任务上测量各模型表现的指南链接；可用性与用量限制因套餐而异。

OpenRouter 发布教程，讲解从任意 LLM 获取可靠结构化输出的三种方式：支持 structured outputs 的模型发送严格 JSON Schema，只支持工具的模型强制单次工具调用，只需标签时用 Jev 决策模型。

Anthropic 开发者博客发文指导开发者如何在 Haiku 5.5、Sonnet 5.5、Opus 5.5 和 Fable 5.2 之间选型，建议多数编码和知识工作从 Opus 5.5 的 medium effort 起步，其 token 价格是 Fable 5.2 的一半。

Addy Osmani 发文探讨在大量使用 Agent 工作流后如何保持批判性思维。他提出认知卸载、拖延、认知投降三段光谱，认为模型越强、输出越流畅，人越容易在不知不觉中放弃独立判断；并给出具体做法，包括提问前先写假设、把验证标准前置为可执行测试、要求 Agent 列出它替你做的决策与假设、用测验收尾而不是读摘要，以及定期手写代码做校准练习。他强调可以卸载工作和审计，但不能卸载责任。

数字生命卡兹克发布一篇 DeepSeek Harness 养鱼教程，讲解如何在 QQ、微信、飞书接入大肥鱼，并让它去 B 站刷视频、在抖音发视频和直播。

OpenRouter 发布教程，介绍一个 233 行、仅用标准库的 review.py，通过 Responses API 组合 Files API、Shell 沙箱工具和 Apply Patch 工具，把变更文件上传到托管 Linux 沙箱，让模型实际运行检查确认 bug 并返回 V4A 补丁。

OpenRouter 发布教程，演示用 @openrouter/agent 0.11.0 在 TypeScript 中搭建定时运行的常驻 AI Agent，监控 Hacker News 并生成摘要。

月之暗面（Kimi）发布官方教程，详解 Kimi K3.1 Pro 的 3D 创作工作流程，说明参数化建模与网格化建模两种方式及对应工具选择。文章分享了 4 个案例的具体操作，包括在 Unreal Engine 中构建东方天宫、制作可 3D 打印的台灯、纯代码调用 Blender 生成建筑、用 Tripo 和 Blender 搭建微缩城市，并给出图胜于言、先搭灰模再细化等 5 个使用技巧。

Figma 介绍其为 agent 自研 Figma 编辑模型的训练方法，先用超过 25 万条合成样本做 SFT，让早期 Llama 3.3 70B 在编辑任务上接近当时顶级模型，后转向 RL 并结合确定性校验器与视觉评委做评测。