ploeh 谈 LLM 时代如何学习编程

YC S23 孵化的 Webhound 发布，这是一款研究智能体，可自动从网络抓取多源信息并构建结构化数据集，用于支持数据分析与研究工作。

OpenArch 用 PyTorch 从零手写实现现代开源 LLM 架构，每个架构一个可读文件，覆盖 GPT-2 XL、Llama 2/3、DeepSeek R1、Gemma 3、Llama 4 Maverick、Qwen 3、Kimi K2、GLM 4.5、GPT-OSS 等，并标注参数量、归一化、位置编码、注意力与 MoE 选择。

Anthropic 工程师撰文分享如何在智能体编程压力下扩展测试影响分析服务。Claude 编写约 80% 的代码，测试数量增长 10x，六个月内 CI 任务增加 25x。文章复盘了三个临时补丁（扩容、按包分片、每日重启）分别只维持 70 天、29 天和不到一天，最终用三周重设计为无状态、内存存储加 journal 的可水平扩展架构，并建议团队按两季度内 25x 负载做容量规划。

GitHub 日韩地区营销负责人 Tomoko Tanaka 分享如何不写代码，把活动运营交给 GitHub Copilot 自动化。

OpenAI 发文（系列上篇）讲述其在线存储平台 Habitat 的演进：现每秒处理超 7000 万请求、服务每周超 10 亿用户、管理超 500PB 数据，覆盖近 40 个地区。

LlamaIndex 博客提出 just-in-time Agentic OCR 模式：先用 LiteParse 等免费解析器粗读全部文件供检索，再仅对相关页面调用 VLM 做 OCR。

卡兹克发文讲解GPT-6 Astra的推理强度等级（Reasoning Effort）含义，指出各档位是同一模型的不同思考预算，Ultra则类似拉起多个智能体协作的专项工作组。

OpenRouter 发布教程，演示通过 API 向 google/gemini-3.1-flash-image（即 Nano Banana 2）发送源图和文本指令完成图像编辑，编辑结果以 base64 形式在响应中返回。教程给出 Python 和 TypeScript 示例、提示词写法、多轮小步编辑方法，以及更换模型只需改一个字段，并介绍了 Nano Banana 系列四个成员的价格与质量差异。

作者数字生命卡兹克发布GPT-6 Astra操控Blender的小白教程，介绍前期安装、官方MCP与Computer Use插件配置，并实测三种玩法。Computer Use花约4小时搭出天坛祈年殿，但耗掉200美刀Pro会员近半额度；MCP更快，可完成摩托车建模与组装动画，但复杂任务会单次运行超时，可拆分步骤或用CLI执行Python脚本解决。

NVIDIA 发布教程，讲解在 Jetson 上部署新一代开放推理模型的方法，以 Nemotron 3.5 Lightning 和 Qwen3.8-27B 为例。