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模型来源已不再重要，FDE已经在日本普及？｜Linkloud 东京沙龙实录（一）
Linkloud东京沙龙实录，几位日本AI一线从业者讨论企业AI落地：AI从工具变成能理解上下文的搭档，客户关注点从能不能做转向多便宜能做。中国开源模型因可微调、能本地化而越来越被接受，模型来源从意识形态问题变成技术理解问题。指出PoC走向规模化取决于是否把AI嵌入真实业务流程、以目标而非工具为起点；最终护城河是FDE式持续陪跑而非标准化交付。
大模型本地部署完整指南：搭建自己的 Agent 工作流，实现Token自由「新手友好」
一篇新手友好的大模型本地部署指南，以124B MoE模型Ling-3.0-flash为例，在DGX Spark上用官方vLLM分支完成下载、部署、启动与性能测试，含MTP投机解码、单路与并发吞吐压测。随后介绍TUI聊天、接入工具调用、DeepSeek Harness及多模型视频工作流，倡导数据可控、省Token的「Token自由」。
万字长文｜Hugging Face从入门到精通
本文是面向新手的 Hugging Face 万字实操指南，系统讲解如何在该平台发现、试用并下载开源 AI 资源。从首页五大入口讲起，依次拆解 Spaces 在线应用、Models 模型筛选与模型页要点、Datasets 数据集取样、LoRA 微调与 Collections 收藏。核心方法是先试效果再下模型以降低门槛，并给出本地部署的硬件判断与文件选择建议，适合想自主挑选、下载开源模型与数据的初学者与创作者。
解锁 Kimi K3 的20种创作玩法
本文介绍月之暗面 Kimi K3 大模型（2.8万亿参数MoE、100万token上下文、前端代码盲测世界第一）的20种实战玩法，覆盖3D游戏与物理模拟、落地页与全栈脚手架、实时协作、性能优化与代码迁移、终端浏览器编排、深度研究、多模态输入五大类，并附可复用提示词模板。同时提醒K3始终开启推理不宜处理琐碎任务、开放权重需专业硬件，适用于希望充分利用前沿开源模型能力的开发者。
开源 Coding 第一的 GLM-5.3 回来了，我拿它连做了三个互动学习系统
作者用开源Coding第一的GLM-5.3做三个互动学习系统测其长程Coding能力：核物理学习网站（18章约10万字、可交互临界实验室）、洗烘一体机三维仿真（三种烘干技术拆解）、魏晋南北朝舆地推演图（369年时间轴与地图联动）。指出GLM-5.3与Kimi K3并列开源第一档，强调长任务延续能力，同时提醒三维页面易过重、科学参数与历史疆界需人工核对。