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GPT-5 Pro独立做数学研究！读论文后给出更精确边界，OpenAI总裁：这是生命迹象
OpenAI研究人员喂给GPT - 5 Pro一篇凸优化问题论文，它读完给出更精确边界及证明。虽成果被人类论文反超，但思路不同，显示其有独立探索能力，OpenAI总裁称这是“生命迹象”。
一文读懂：数据中心“拥抱”ARM架构，为何如此艰难？
文章探讨企业数据中心采用ARM架构面临的难题。如现有x86架构主导，切换有兼容性问题；ARM硬件选择有限、性能不足；云服务功能难对等；软件支持和许可证问题也阻碍其应用。
字节真的要干生态了？Coze竟然开源了
字节开源 Coze Studio 和 Coze Loop，此时 Dify 等已在 Agent 基础设施赛道站稳。Coze Studio 提供 AI Agent 开发环境，Coze Loop 负责优化平台，技术栈扎实。开源版功能有删减，字节野心是抢占生态范式。
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
The Batch: 968 | Muse Code 想获取你的数据
Meta推出Muse Code编码框架及Muse Spark 1.2模型，有不同输入输出、功能和性能表现。提供不同档位价格，贡献者档位低价但数据用于训练。测试显示其单任务成本低，Meta此举或为获取编码训练数据。
构建 AI 时代的知识底座：直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开，指出领域知识沉淀面临挑战，引出 LLM Wiki。介绍其实际效果，如指标召回、代码生成等，阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式，还提及增量编译与持续 Lint，最后给出未来规划。
人工智能无法加速软件交付
文章指出速度不是软件交付目标，提升效率是为获反馈。片面追求速度不可取，如微软 Word 因功能堆砌失市场。引入人工智能只为提速不可信，应重视反馈，优化交付流程，借助 AI 打造更有格局产品。
智谱发布龙虾基座模型GLM-5-Turbo，还适配了一个养龙虾的盒子
智谱发布专为龙虾场景深度优化的基座模型GLM - 5 - Turbo，从底层训练重塑，增强四项核心能力。发布评测基准ZClawBench，模型表现领先。还推出龙虾套餐和安全管理体系，助力企业实现算力自由与安全管控。
Qwen3.5实战教程：从0到1掌握本地部署与微调
阿里通义千问团队发布Qwen3.5系列小模型，打破“大模型=高成本”惯例。本文全面剖析该系列模型，涵盖核心特性、本地部署实战、模型微调实战，还给出技术细节与问题解决办法。
来自MiniMax M2.5的震撼 ：小尺寸几乎打平opus4.6，巨便宜，巨能干活，速度巨快
MiniMax M2.5正式发布，是优秀国产模型。它专注极致优化，部署方便、价格实惠、性能顶尖。在多项基准测试表现出色，速度提升、成本降低，多维度实现突破，已在MiniMax Agent全面部署。