OrlosZiming

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2026

反本本主义：反经典崇拜、反榜单崇拜、反方法崇拜、反权威口味、反引用崇拜

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上一篇写 FrontPost 的方法论 时，我想讨论的是如何看待期刊名次、引用数、机构声誉、社交热度和 GitHub star。这些指标都有一点信息量，但作用有限：它们可以帮助我们决定先看哪里，无法单独说明一项研究是否重要、严谨、可复现，或者是否真的带来了新东西。

FrontPost 的方法论

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FrontPost 持续完成来源发现、内容校验、质量评估、内容生成、个性化筛选和多渠道投递。搜索、AI 问答、论文阅读、公开邮报和个人推荐共用 Markdown 内容对象、Conversation、Run 与 Delivery 模型。

为不确定性建立秩序：LLM API 网关的设计与实现

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LLM API 网关不是“把几个模型接口包一层”这么简单。对 AI-native 产品来说，它更像一层执行控制面：在 MaaS（Model-as-a-Service）、对象存储、任务状态机、内容安全、成本统计和合规审计之间建立秩序。本文从一个 AI 漫画平台的自建 LLMAPI 模块实践出发，讨论为什么通用聚合层还不够、媒体生成任务会怎样放大网关价值，以及以后面向国内小微团队的低门槛大模型网关可能长成什么样🤔。