王莎莎

2026.04.22 | Kimi K2.6 正式开源，在多项代码评测中持平甚至超越 GPT-5.4、Claude Opus 4.6

MinerU（GitHub: opendatalab/MinerU，⭐ 61k+）是由 OpenDataLab 开源的高精度文档解析引擎，支持 PDF、Word、PPT、Excel、图片等全格式解析，

一、调了半年参数，问题出在最上游 搭了半年 RAG 系统，检索准确率一直上不去。调了 embedding 模型，试了各种 chunking 策略，改了 reranker……最后发现问题出在最上游：文档

本文不是标题党。 如果你的团队现在还在用 2022 年的内容运营方式，你正在发生的不是"效率下降"，而是结构性倒退。 一、先看一个让人不舒服的场景 假设你的团队上个季度发了 30 篇内容，做了 SEO

做了一年内容自动化，我为什么从六个工具最终只留下了两个 一、背景：个人IP的本质是什么？ 先说一个经常被忽视的前提。 很多人把「打造个人IP」理解为「多发内容、涨粉丝」，但这只是结果，不是方法。 个人

Vibe Coding 已经在把以前需要一个团队才能完成的事情，压缩到一个人能干。Hermes 和 OpenClaw 们已经在把以前需要流程协调的工作，变成 AI 自动调度。MCP 协议已经在让工具之

背景 最近 Everything Claude Code 火了（153K+ Stars，Anthropic 黑客松冠军作品）。 但我发现一个问题没人说： 不管你用 Claude Code、GPT-4o

核心结论先说： 主流大模型原生解析 PDF，处理一份 100 页财报要消耗 6 万12 万 token，成本 0.32.5。MinerU 预处理之后，同样的任务压缩到 8,00015,000 toke

你现在可能在用什么，以及它为什么不够好 搭本地 RAG 知识库的标准流程，大多数人是这样的： 看起来没问题，但实际跑起来会发现： 图文混排的论文，表格内容被读成一行乱码 公式密集的数学/物理论文，全部