最近使用了差不多半个月的 Windsurf，使用下来的感觉就是这玩意血强，不比 cursor 差。之前体验过免费的 cursor，但 completion 的次数很快就用完了，体验的确很好，但 20 美刀的价格的确需要仔细考虑考虑，后来就开始体验 Windsurf，只有 cursor 一半的价格（不知道啥时候会变成 15），但也依然保持着优秀的体验，因此今天我就写几点关于我使用 Windsurf 的一些心得。

本周有点偷懒，没想好写什么技术文章，就给 Paper-Agent 加了点花样，支持基于首页的论文问答进行对话，直接切换到聊天菜单就会自动带上。目前只做了 Deepseek 的适配，当然理论上所有的符合 OpenAI 规范的模型都可以适配，只是还未经过测试，不能保证。

今天随便翻了翻 X，看到了 Sam Altman 7 月底发的一篇推文，说的是他在 Washington Post 上的一篇文章，Who will control the future of AI? ，从他说的 U.S. need to maintain its lead in developing in AI 来看，就显然可以看出他不会是那种希望全球共同发展 AI 的和平主义者，而是更希望美国进行独裁的支持者。之前对于他的各种新闻我也看过了很多，更对于 OpenAI 的发展也是越来越抱有怀疑态度，尤其是从之前的内部动乱到后来 Karpathy 大神的离职，感觉 OpenAI 逐渐就是变成他的 CloseAI，而且现在无论是闭源的 Anthropic 还是开源的 Meta ，都隐隐有着超越之势，也许不就的将来，OpenAI 会被拉下神坛。

之前写的Paper-Agent最近做了些重构升级，主要是下面这些变动：

多种大模型的支持 之前是只接入了 deepseek 和 kimi， 并且使用 Kimi 作为pdf问答的关键大模型，但经过使用后发现一个比较头疼的问题，kimi 的api略贵了一点，如果要做完整的论文十问可能要一块多，但官方有个 Context Caching 的功能，可以节约大量的 token 消耗，不过这个我还没有细看，如果想要更多的依赖 kimi 的话，后续有空也许会进行代码实现。

之前翻译的Understanding DeepLearning 这本书最近花了些时间用latex重写了一遍，因为原书有很多图片，用md实在太不方便，之前也答应过粉丝的留言要提供pdf版本的，因为md直接导出的pdf太丑了，就一直拖到了现在。

写了一款可以帮助经常阅读论文的同学提升效率的小工具，有两个部分：

• HuggingFace Weekly Paper 制作工具
• Arxiv Helper

前置条件

翻译基于 deepseek 的服务， 论文十问依赖于 kimi， 因此需要这两个的 api key。可以配置到环境变量中，代码中使用的环境变量 key 分别是