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6年量产381款芯片！华为用"韬τ定律"实现突破
5月25日，华为何庭波在ISCAS 2026演讲发表“韬（τ）定律”，以“时间缩微”替代“几何缩微”。华为6年量产381款芯片，今年秋将推麒麟2026。该定律是多层级协同体系，有望绕过高端设备封锁。
The Batch: 898 | Copilot 用户需求随时间变化
微软研究表明，人们在深夜用手机和工作日白天用笔记本电脑时，对Copilot使用方式不同。研究分析3750万次对话，发现主题和意图因设备、时间、年份而异，AI社群或需重新考虑聊天机器人设计。
一点点偏差，为什么会把大模型 RL 带跑偏？
本文解读Together AI的新算法论文，讲解大模型强化学习中，采样端与训练端的微小偏差如何累积放大导致训练跑偏，介绍Score Centering校正方法的原理、效果与应用边界。
SGLang 确定性推理实现技术细节笔记
文章围绕SGLang确定性推理展开，介绍其启用方式，详述批次不变性原理与Batch Invariant Ops实现，如Matmul Persistent Kernel设计；还阐述确定性采样、Attention Backend配置、AllReduce改动等，给出环境变量及测试脚本，有完整解决方案。
claude 4摔碎了码农的饭碗~
昨晚Anthropic发布Claude 4系列模型，Opus 4编码能力强，SWE - bench测试成绩优，能完成7小时代码重构。Claude 4让完成日级任务的时间提前，各应用纷纷接入，部分产品有应对策略。
32k微调处理百万Token：21倍的推理加速，10倍的峰值显存节省，实现恒定内存消耗
现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构，有双轨并行记忆系统，能恒定内存、线性时间处理文本，在基准测试超主流方法，实现21倍推理加速和10倍显存节省。
北大校友、OpenAI前安全副总裁Lilian Weng关于模型的新思考：Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》，回顾利用测试时计算研究进展，探讨激励模型思考方式，介绍思维链、并行采样、序列修订等策略，还提及强化学习、外部工具使用及未来研究方向。
研究显示：AI 编程工具在经验丰富的开发者手中表现未达预期
METR研究人员对经验丰富的开源开发者开展随机对照试验，让其使用Claude 3.5和Cursor Pro等AI增强型开发工具。结果显示，AI辅助编程使任务完成时间延长19%，与预期相悖。
GPT-5：前端开发者的“选择自己的冒险路线”
OpenAI 称 GPT - 5 在前端编码出色，内部测试 70% 时间胜 OpenAI o3，获 Vercel 支持。但部分开发者看法不一，有人体验变差，也有人认为它表现一般，还探讨了其让开发者绕开 React 的可能。
OpenAI核心研究员坦白：上万Agent自发成军，奇点已经到来，三个月后无法预测
本文整理OpenAI核心研究员、o1推理模型开创者Noam Brown的访谈，披露OpenAI上万自发协作多智能体的技术突破，探讨AI发展远超人类预判，奇点临近，解决对齐问题的时间窗口正快速闭合