如今想真正做好 AI，你得成为智能体部署专家
文章认为，AI 应用已经经历了几个阶段：从早期必须具备较强技术能力，才能从原始大模型 API 中获得可用结果；到后来更多人开始接触和使用；再到当下，真正稀缺的能力变成了把“智能体”实际部署到业务流程中并稳定落地。作者强调，今天要想真正受益于 AI，不只是会使用模型，而是要成为擅长智能体部署与应用实施的人，但具备这种能力的人仍然很少。
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# 本地大模型
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5 items利用苹果“LLM in a Flash”在本地运行Qwen 397B的研究
文章介绍了Dan Woods的研究：基于苹果“LLM in a Flash”，让定制版Qwen3.5-397B-A17B在48GB内存的MacBook Pro M3 Max上实现本地运行并达到5.5+ tokens/second。
AI新闻：上下文窗口“旱季”
文章借“消息清淡”的一天，回顾并讨论 Anthropic 在 Gemini 和 OpenAI 之后，才正式普及 100 万上下文窗口这一进展及其意义。
每月 20 美元换来“完美生成”的 Terraform
作者此前认为多种大模型工具效果很差：Copilot 只会写冗长注释，Gemini 把 200 行脚本膨胀成 700 行乱码，因此长期忽视 LLM。
本地大模型成了为不必要大电脑找理由的借口
文章称如今本地运行大模型在个人硬件上已成现实，从缩小版 DeepSeek 到 gpt-oss-20b 等选择不少，但作者认为这些模型整体仍明显落后于前沿模型，并调侃本地 LLM 成了为不必要的大电脑找理由。